# instantiate decoder model decoder = Model(latent_inputs, output_layer, name='decoder') # instantiate VAE model output_layer = decoder(encoder(input_layer)[2]) # 前两维度分别是均值和“方差” vae = Model(input_layer, output_layer, name='vae_mlp') # add loss reconstruction_loss = mean_...
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是这样一个函数,函数的输入是上述node emebddings集合,输出是要解码的、用户自定义的Graph结构信息。例如:Decoder目标可能是预测在给定节点embedding条件下,节点之间的连边是否存在;或给定embeddings下,预测节点所属的社区类别。Decoder的形式是多样化的,但是最常用的是pairwise decoder, 即,Decoder的输入是Node Pai...
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...
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...
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”。
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: ...
构建一个自编码器需要两部分:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器将输入压缩为潜在空间表征,可以用函数f(x)来表示,解码器将潜在空间表征重构为输出,可以用函数g(x)来表示,编码函数f(x)和解码函数g(x)都是神经网络模型。 所以,我们大致搞清楚了自编码器是一种让输入等于输出的算法。但仅仅如此吗?当然不...
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...
其中,映射函数f(z,O)可以采用一个多层的神经网络来逼近。可以假设:这个多层神经网络把高斯分布Z映射到真正的隐变量(比如,数字的特征、笔法宽度、角度等)。随后,可以通过另外一个多层网络把隐变量解码回真是的数字。这也是VAE使用深度学习模型充当encoder和decoder的原理。