比如CNN,RNN,LSTM和Transformer等。 使用编码器-解码器架构的模型,编码器负责表示输入(Input),解码器负责输出(Target)。 架构内容 编码器-解码器,显而易见是由2部分组成, 编码器(Encoder):负责将输入(Input)转化为特征(Feature) 解码器(Decoder):负责将特征(Feature)转化为目标(Target) 广义的编
image caption 的应用也是利用 CNN-RNN 的编码-解码框架。 神经网络机器翻译 NMT 模型,就是 LSTM-LSTM 的编码-解码框架。 综合上述的应用,我们可以知道 Encoder-Decoder 并不是一个具体的模型,而是一个通用的框架。Encoder 和 Decoder 部分可以是任意文字,语音,图像,视频数据,模型可以是 CNN,RNN,LSTM,GRU,Attentio...
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结构,它根据encoder输出的向量表示,逐步生成输出序列。在生成过程中,decoder可以根据之前生成的内容来决定下一个状态的输出。 encoder-decoder...
这篇论文中提出一个全新的模型,叫 Transformer,抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN。目前大热的Bert就是基于Transformer构建的,这个模型广泛应用于NLP领域,例如机器翻译,问答系统,文本摘要和语音识别等... Transformer详解 Transformer详解 Github模型库: 模型原理 参数分析 模型整体 注意力层 参考The ...
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直接还有一个连接(跨层连接)结构的应用:应......
是因为CNN层可以利用卷积操作来共享参数,降低模型的复杂度,同时利用池化操 作来减少数据的维度和计算量,提高模型的泛化能力。因此,对于点云数据的处理任 务,CNN层比MLP更具有优势。 2.2.3相相相对对对多多多头头头注注注意意意力力力机机机制制制 在点云领域中,由于点云数据的置换不变性和无序性,传统的深度...
SegNet中的卷积与传统CNN的卷积并没有区别。 注意看上面网络的结构: 蓝色部分 TPAMI2017 SegNet:A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Scene Segmentation 论文链接:https://arxiv.org/abs/1511.00561 1、简介 目前,利用深度神经网络进行语义分割虽然取得了一定效果,但在进行特征提取的时候,通过pooling...
图片到文本(Image-to-Text)任务通过 Encoder-Decoder 架构实现图片描述生成。编码器通常使用卷积神经网络(CNN)提取图片特征,解码器则使用 RNN 或 LSTM 生成对应的文本描述。 代码示例:图片描述生成模型 以下是一个基于 TensorFlow 的图片描述生成模型示例:
image caption 的应用也是利用 CNN-RNN 的编码-解码框架。 神经网络机器翻译 NMT 模型,就是 LSTM-LSTM 的编码-解码框架。 综合上述的应用,我们可以知道 Encoder-Decoder 并不是一个具体的模型,而是一个通用的框架。Encoder 和 Decoder 部分可以是任意文字,语音,图像,视频数据,模型可以是 CNN,RNN,LSTM,GRU,Attentio...
image caption 的应用也是利用 CNN-RNN 的编码-解码框架。 神经网络机器翻译 NMT 模型,就是 LSTM-LSTM 的编码-解码框架。 综合上述的应用,我们可以知道 Encoder-Decoder 并不是一个具体的模型,而是一个通用的框架。Encoder 和 Decoder 部分可以是任意文字,语音,图像,视频数据,模型可以是 CNN,RNN,LSTM,GRU,Attentio...