Encoder-Decoder阶段的编码与解码的方式可以是CNN、RNN、LSTM、GRU等; 三Encoder-Decoder结构 ❝ 下面我们来剖析下Encoder-Decoder的网络结构,由于本文重点是讲解Encoder-Decoder框架,所以编解码都使用RNN为例,对CNN、LSTM、GRU感兴趣的同学请参考本公众号的《白话机器学习》系列文章,里面有详细的推导和理解。 ❞ 那...
CNN的卷积操作可以提取重要特征,这也算是Attention的思想。但是CNN的卷积感受视野是局部的,需要通过叠加多层卷积区去扩大视野。 CNN叠加Attention方式如下: 在卷积操作前做Attention:比如Attention-Based BCNN-1,对两段输入的序列向量进行Attention,计算出特征向量,再拼接到原始向量中,作为卷积层的输入。 在卷积操作后做A...
④ decoder 每个时刻都会将 ③ 部分的注意力权重输入到 Decoder 中,此时 Decoder 中的输入有:经过注意力加权的隐藏层向量,Encoder 的输出向量,以及 Decoder 上一时刻的隐向量 ⑤ Decoder 通过不断迭代,Decoder 可以输出最终翻译的序列。 引入Attention 的 Encoder-Decoder 框架下,完成机器翻译任务的大致流程如下: Tran...
随着深度学习技术的发展,特别是卷积神经网络(CNN)的广泛应用,语义图像分割的精度和效率得到了显著提升。本文将重点介绍Encoder-Decoder架构结合Atrous Separable Convolution(空洞可分离卷积)在语义图像分割中的创新应用。 Encoder-Decoder架构 Encoder-Decoder架构是一种广泛应用于计算机视觉任务中的神经网络结构。它通常由两部...
这被称为编码器-解码器（encoder-decoder）架构 我们以英语到法语的机器翻译为例：给定一个英文的输入...
卷积神经网络CNN学习记录-CNN实现语义分割(Encoder-Decoder结构),1.Encoderfromkeras.layersimport*defConv_Encoder(input_height=416,input_width=416):Img_In
Transform，也是encoder-decoder架构，但是整个网络没有适用RNN类网络，都是基于注意力机制，该架构有两种...
【摘要】 结构简介:Encode-Decoder模型:编码解码模型。Encode编码:接收输入(CNN,RNN等),并输出特征向量的网络在语义分割中,就是用pooling池化层减小空间的维度。decoder解码:从encode中获取特征向量,输出与预期输出最近似的结果的网络。在语义分割中,逐渐恢复图像的细节信息和它的空间维度。通常在Encode和Decoder直接还有...
【摘要】 结构简介:Encode-Decoder模型:编码解码模型。Encode编码:接收输入(CNN,RNN等),并输出特征向量的网络在语义分割中,就是用pooling池化层减小空间的维度。decoder解码:从encode中获取特征向量,输出与预期输出最近似的结果的网络。在语义分割中,逐渐恢复图像的细节信息和它的空间维度。通常在Encode和Decoder直接还有...
在encoder-decoder架构中,encoder负责将输入序列编码为一个固定长度的向量表示,而decoder则根据这个向量表示来生成与目标序列相对应的输出。 具体来说,encoder通常采用循环神经网络(RNN)或者卷积神经网络(CNN),将输入序列逐步处理为一个固定长度的向量,这个向量包含了输入序列的关键信息。 decoder也可以采用类似的RNN或CNN...