Encoder-decoder 模型在序列到序列的自然语言处理任务(如语言翻译等)中提供了最先进的结果。多步时间序列预测也可以被视为一个 seq2seq 任务,可以使用 encoder-decoder 模型来处理。本文提供了一个用于解决 Kaggle 时间序列预测任务的 encoder-decoder 模型,并介绍了获得前 10% 结果所涉及的步骤。 数据集 所使用的
ifself.pass_decoder_input: x_inputs.append(decoder_input) y=torch.tensor(row['y_sequence'].values[0][:,0],dtype=torch.float32) iflen(x_inputs)>1: returntuple(x_inputs),y returnx_inputs[0],y 模型架构 Encoder-deco...
if self.pass_decoder_input and self.cat_columns_to_decoder: col_tensor_y = col_tensor.repeat(decoder_input.size(0), 1) decoder_input = torch.cat((decoder_input, col_tensor_y), axis=1) else: cat_tensor = torch.tensor( [row[col].cat.codes.values[0] for col in self.cat_columns]...
这种结合ProGAN和Encoder-Decoder的模型在图像编辑、图像风格迁移、图像超分辨率等领域具有广泛的应用前景。例如,通过调整Encoder输出的特征向量,可以实现对生成图像的局部或全局修改,而不影响其他部分的真实性。 结论 本文介绍了如何在PyTorch中实现并结合ProGAN与Encoder-Decoder模型,通过渐进式增长的GAN架构和编码解码机制,...
Pytorch实现(线性层) 图片重构 一、autoencoder简介 深度学习自编码器是一种神经网络类型,可以从潜在code空间中重构图片; 这里涉及到三个概念: 1)encoder 2)decoder 3) code 下面以图像为例进行说明: encoder:是个网络结构;输入图像,输出code; decoder:也是个网络结构;输入code,输出图像; ...
该模型依旧是 encoder-decoder + attention 模块的大框架:encoder 和 decoder 采用了相同的卷积结构,其中的非线性部分采用的是门控结构 gated linear units(GLU);attention 部分采用的是多跳注意力机制 multi-hop attention,也即在 decoder 的每一个卷积层都会进行 attention 操作,并将结果输入到下一层。
.decoder =nn.Sequential(54nn.Linear(3, 12),55nn.Tanh(),56nn.Linear(12, 64),57nn.Tanh(),58nn.Linear(64, 128),59nn.Tanh(),60nn.Linear(128, 28*28),61nn.Sigmoid(),#compress to a range (0, 1)62)6364defforward(self, x):65encoded =self.encoder(x)66decoded =self.decoder(...
PyTorch实现简单的自动编码器autoencoder 自动编码器包括编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分,编码器和解码器都可以是任意的模型,目前神经网络模型用的较多。输入的数据经过神经网络降维到一个编码(coder),然后又通过一个神经网络去解码得到一个与原输入数据一模一样的生成数据,然后通过比较这两个数据,最小化它们...
第三部分将使用PyTorch框架实现encoder-decoder模型,并详细阐述环境准备与数据处理、构建Encoder模型和构建Decoder模型的步骤。读者可以按照代码示例进行实践操作,并加深对encoder-decoder模型的理解。 第四部分将通过案例分析与实验结果展示来验证所实现的encoder-decoder模型在机器翻译任务上的性能。我们将介绍选择并预处理的数...
首先我们分析下pytorch的TransformerEncoderLayer的参数 d_model：即这个encoder编码结构，接受的维度，对于...