encoder–decoder中的参数训练对应人脑对这种信息处理和运用的方法的能力习得过程。比如基于encoder–decoder的机器翻译，就是说让机器先用一种语言的方式理解一句话，然后再将机器的理解用另一种语言翻译出来。这时判断理解的过程除了使用标注的训练数据之外还可以使用类似Auto-encoder的方法，通过机器
总之,autoencoders就是神经网络的一种,由一个encoder和一个decoder组成。Ecoder相当于对input进行压缩或者编码,decoder则是对隐向量进行重构。 Basic Architecture Autoencoders主要包括四个部分: Encoder: In which the model learns how to reduce the input dimensions and compress the input data into an encoded ...
实际上训练完后,这一层神经网络不需要decoder(解码器),AutoEncoder只是把Input的原始数据做这一层神经网络的“学习目标”,得到训练好网络参数,就得到了encoder,也就是说学习的目的是通过encoder得到的code要尽量接近原始数据,学习的过程就是减少code与原始数据之间的误差Error,所以decoder的过程其实是这一层神经网络的学...
此外,本文还围绕目前主流的一些Graph Embedding或Graph Neural Networks方法,来探讨如何使用Encoder-Decoder框架来重新组织和提炼方法中的核心思想和核心步骤,这对于改进模型和编程实践有非常好的借鉴意义。 Survey 2017: Representation learning on graphs: Methods and applications 下面主要围绕graph表示学习的问题定义,...
and catheters, and various artifacts in the chest radiographic images. In this paper, we propose a robust deep learning segmentation framework for the anatomical structure in chest radiographs that utilizes a dual encoder–decoder convolutional neural network (CNN). The first network in the dual ...
其中,s是非线性函数,如sigmod。y通过一个decoder映射成与x有着相同shape的重构的z,通过相似的转换: z可以看作是x的预测,给定编码code y。可选地,W'可以是W的转置,W‘=WT,目标是优化参数W,b,b'使得平均重构误差最小。 重构误差取决于输入数据的合适的分布假设,可以使用传统的平方差 ...
本文介绍了一种Encoder-Decoder框架,用于抽象和组织关于Representation Learning on Graph的方法。对于发现方法中的核心思想和核心组成部分有非常好的辅助作用。同时,该框架可以用于指导关于图表示学习的编程实践。 >>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿 本篇文章主要从一篇关于Graphs的表示学习的调研文章出发,介...
At a high level, an autoencoder contains an encoder and decoder. These two parts function automatically and give rise to the name “autoencoder”. An encoder transforms high-dimensional input into lower-dimension (latent state, where the input is more compressed), while a decoder does the reve...
3.4.2 Encoder和Decoder 3.4.2.1 编码器(Encoder) 3.4.2.2 解码器(Decoder) 3.4.3 实验 3.4.4 分析 参考文献 联系我们 -- 人工智能:教材与辅助读物 -- 包含数学、算法、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、深度学习、人工智能相关的知识点、教材、辅组读物。 -- 人工智能:笔记本之如何选择? -- 包含GPU的...
In the case of a linear AE (linear encoder and decoder) with a traditional MSE function, minimizing Equation (1) learns the same subspace as Principal Component Analysis (PCA) [61,62]. The same is true when using a nonlinear function (such as sigmoid) in the encoder, but it is not ...