编码器的作用是将输入序列转换成一个固定长度的上下文向量。 它通常使用循环神经网络(RNN)或其变体(如LSTM、GRU)来实现。 在每个时间步,编码器会读取输入序列的一个元素,并更新其隐藏状态。 编码完成后,最终的隐藏状态或隐藏状态的某种变换被用作上下文向量。 Decoder(解码器): 解码器的任务是从上下文向量中生成输...
Encoder-decoder是一种常见的神经网络架构,通常用于序列到序列(sequence-to-sequence)的任务,例如机器翻译、文本摘要和对话生成等。 简单来说,encoder-decoder模型由两部分组成:编码器(encoder)和解码器(decoder)。编码器负责将输入序列(例如一个句子)转换为一个固定长度的向量表示,而解码器则根据这个向量表示来生成输出...
此外,为了使Decoder更好地理解输入句子的语义信息,我们还会在Encoder和Decoder之间引入自注意力机制(Self-Attention Mechanism)和位置编码(Positional Encoding)等技术。实验结果表明,基于Encoder-Decoder架构的神经网络机器翻译模型在多种语言对的数据集上均取得了显著成果。然而,尽管翻译质量大幅提升,但仍存在一定程度的翻译...
Encoder-Decoder(编码-解码)是深度学习中非常常见的一个模型框架,一个encoder是一个接收输入,输出特征向量的网络(FC, CNN, RNN, etc)。这些特征向量其实就是输入的特征和信息的另一种表示。 编码实际上就是对内容的另一种表示 decoder同样也是一个网络(通常与编码器相同的网络结构,但方向相反),它从编码器获取特征...
长短时记忆网络(LSTM,long short-term memory)结构是由Sepp Hochreiter和Jiirgen Schrnidhuber于1997年提出,所以其并非是一个深度学习的产物,在很多任务中采用LSTM结构的循环神经网络比标准的循环神经网络表现更好。LSTM与单一tanh循环体结构不同,其拥有三个特殊的“门”结构,它是一种特殊的循环体网络。
encoder-decoder模型基于神经网络思想,将encode(编码器)和decode(解码器)两个子模型组合在一起。编码器将输入序列映射为固定长度的向量表示,解码器则将该向量表示转换为输出序列。 具体来说,编码器是一个循环神经网络(RNN),它逐个处理输入序列的元素,并在每个时间步骤上输出一个隐状态向量。这些隐状态向量可以看作是...
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: 应用Encode-Decoder结构的两种算法如下: 1.U-Net 2.SegNet
【684】关于encoder-decoder网络 - 特征融合 在很多工作中,融合不同尺度的特征是提高分割性能的一个重要手段。低层特征分辨率更高(low-level information),包含更多位置、细节信息,但是由于经过的卷积更少,其语义性更低,噪声更多(说明:原始图像属于低层特征,可以看清具体的纹理信息,但是没有分类信息,干扰信息更多)。
一、生物神经网络 基本定义 百度百科:生物神经网络(Biological Neural Networks)一般指生物的大脑神经元,细胞,触点等组成的网络,用于产生生物的意识,帮助生物进行思考和行动。 维基百科:生物神经网络(Biological Neural Networks)是指生物体内一群由突触相互链接的特定神经元群体,其负责传递、执行一项特定功能,并与其他神经...
到目前为止,我们所描述的 Transformer 网络架构中缺少一个东西:表示序列中词顺序的方法。为了解决这个问题,Transformer 为每个输入的词嵌入向量添加一个位置向量,即位置编码(Positional Encoding)是为了补充 Transformer 无法直接处理词序的不足,加入了每个词在句中位置的信息。