解决Encoder-Decoder结构存在的问题,即在传统的Encoder和Decoder结构中,输入的每个单词会通过Encoder生成一个语义编码C,但是输入的每个word对这个C的贡献权重是一样的,从而导致在Decoder中,每个source word对每个输出word的贡献是一样的,没有体现attention,不符合人类的思考方式。 这里有一篇写的非常不错的英文博客,本节...
Transformer中的Decoder 原始论文中的解码器就是这样一个自回归解码器,如下图所示 解码器和编码器的主要区别就是加入了红色方框中的编码器-解码器注意力(Encoder-Decoder Attention),这也是编码器和解码器的连接点,原始论文中Decoder只看Encoder最后一层的输出,但是实际上可以有更多未探索的连接方式。 我们将Encoder的...
Decoder:目标是利用Encoder输出的Embedding,来解码关于图的结构信息。 这一框架的核心思想在于,如果我们能够基于编码得到的低维embeddings,来学习高维Graph结构信息的解码,这些信息包括节点的全局位置或节点的局部近邻结构等,那么,原则上,这些低维emebdding包含了所有下游机器学习任务所需要的全部信息。 形式化地,Encoder是...
Encoder-Decoder(编码-解码)是深度学习中非常常见的一个模型框架,比如无监督算法的auto-encoding就是用编码-解码的结构设计并训练的;比如这两年比较热的image caption的应用,就是CNN-RNN的编码-解码框架;再比如神经网络机器翻译NMT模型,往往就是LSTM-LSTM的编码-解码框架。因此,准确的说,Encoder-Decoder并不是一个具体...
GCN中,每个节点单独encoder,但encode的时候,会利用卷积操作来汇聚Local Neighborhoods的节点的属性信息,并叠加多层网络,形成节点的embedding表示。而卷积核参数或网络的参数是所有之间之间共享的,因此能够有效减少参数量,同时能够泛化到新的节点,只要新的节点有属性信息以及节点的Local Neighborhoods结构化信息即可。而Decoder...
Transformer 的整体结构,左图Encoder和右图Decoder 可以看到Transformer 由 Encoder 和 Decoder 两个部分组成,Encoder 和 Decoder 都包含 6 个 block。Transformer 的工作流程大体如下: 第一步:获取输入句子的每一个单词的表示向量X,X由单词的 Embedding(Embedding就是从原始数据提取出来的Feature) 和单词位置的 Embedding...
Encoder-Decoder(编码-解码)是深度学习中非常常见的一个模型框架,比如无监督算法的auto-encoding就是用编码-解码的结构设计并训练的;比如这两年比较热的image caption的应用,就是CNN-RNN的编码-解码框架;再比如神经网络机器翻译NMT模型,往往就是LSTM-LSTM的编码-解码框架。因此,准确的说,Encoder-Decoder并不是一个具体...
在DeepLabv3+中,使用了两种类型的神经网络,使用空间金字塔模块和encoder-decoder结构做语义分割。 空间金字塔:通过在不同分辨率上以池化操作捕获丰富的上下文信息 encoder-decoder架构:逐渐的获得清晰的物体边界 DeepLabv3+结合这两者的优点,在DeepLabv3的基础上拓展了一个简单有效的模块用于恢复边界信息。如下图所示: ...
Autoencoder包含两个主要部分:encoder (编码器)和decoder (解码器)。encoder的作用是压缩原始高维输入数据,decoder是重建原始高维输入数据。 其基本结构图如下所示,输入样本长度与输出结果长度相同,训练网络时的标签就是输入样本本身,即整个网络“输入=输出”。