Encoder-Decoder模型是使用非常广泛的深度学习模型框架,与其说Encoder-Decoder是一种模型,不如称其为一种通用框架。因为Encoder和Decoder具体使用什么模型是根据任务而定义的。在自然语言处理研究中通常使用LSTM或者是GRU。 四、Attention模型 1.Encoder-Decoder模型的局限性 (1) 从第三节的第一部分的Encoder-Decoder模型...
几乎所有主流的大模型都是基于 Transformer 网络架构构建的,Transformer 的重要性不言而喻。大模型可以类比人类的大脑,那么 Transformer 就可以类比人类大脑中的神经网络结构。 Transformer 网络结构最核心的组成部分为:编码器(Encoder)和解码(Decoder)。 编码器负责提取信息,通过细致分析输入文本,理解文本中各个元素的含义,...
图像分割领域用到编解码的网络比较多，早期的Unet，Segnet，以及后面的Deeplab细节的最后一篇Deeplab3p都有...
一种基于Encoder‑Decoder深度学习模型的单透镜空间变化图像复原方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于Encoder‑Decoder深度学习模型的单透镜空间变化图像复原方法说明:本发明公开一种基于Encoder‑Decoder深度学习模型的单透镜空间变化图像复原方法。首先...
首先得到单透镜对应的清晰图像与模糊图像对,构建单透镜空间变化的数据集,再构建用于端到端图像复原的Encoder‑Decoder深度学习模型,利用所构建的数据集对Encoder‑Decoder深度学习模型进行训练,得到训练完成的对应于空间变化每个图像块的Encoder‑Decoder深度学习模型,对于单透镜新拍摄的模糊图像,将模糊图像分块,然后将...