CNN + Attention: CNN的卷积操作可以提取重要特征,这也算是Attention的思想。但是CNN的卷积感受视野是局部的,需要通过叠加多层卷积区去扩大视野。 CNN叠加Attention方式如下: 在卷积操作前做Attention:比如Attention-Based BCNN-1,对两段输入的序列向量进行Attention,计算出特征向量,再拼接到原始向量中,作为卷积层的输入。
目录 收起 架构意义 架构内容 CNN RNN 架构意义 编码器-解码器(Encoder-Decoder)是深度学习模型的抽象概念。 一般认为,许多模型的起源都是基于这一架构的。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...
卷积神经网络CNN学习记录-CNN实现语义分割(Encoder-Decoder结构),1.Encoderfromkeras.layersimport*defConv_Encoder(input_height=416,input_width=416):Img_In
概述 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,Attention 等等。 编码,就是将输入序列转化转化成一个固定长度向量。 解码,就是将之前生成的固定向量再转化成输出序列。 注意点: 不管输入序列和输出序...
设计目的：专为处理图像数据设计。基本原理：通过卷积层提取特征，池化层减少计算量，全连接层生成最终输出。人类视觉原理：CNN通过类似边缘检测、颜色识别等机制学习图像特征。典型应用：在图像识别、目标检测等领域表现出色，如LeNet5用于手写数字识别。循环神经网络：解决问题：用于处理序列数据，解决序列数据...
Encoder-Decoder 通常称作 编码器-解码器,是深度学习中常见的模型框架,很多常见的应用都是利用编码-解码框架设计的,如: 无监督算法的 auto-encoding 就是利用编码-解码结构设计的。 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。
不同于传统的循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN),Transformer完全基于自注意力(Self-Attention)机制,通过Encoder和Decoder两个核心组件实现了对序列数据的高效处理。本文将详细探讨Transformer中Encoder与Decoder在训练和推理过程中的具体工作方式。 Transformer模型概览 Transformer模型由Encoder和Decoder两部分组成,它们各自...
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...
随着深度学习技术的发展,特别是卷积神经网络(CNN)的广泛应用,语义图像分割的精度和效率得到了显著提升。本文将重点介绍Encoder-Decoder架构结合Atrous Separable Convolution(空洞可分离卷积)在语义图像分割中的创新应用。 Encoder-Decoder架构 Encoder-Decoder架构是一种广泛应用于计算机视觉任务中的神经网络结构。它通常由两...
Encoder-Decoder 阶段的编码与解码的方式可以是 CNN、RNN、LSTM、GRU 等; Encoder-Decoder结构 下面剖析Encoder-Decoder的网络结构,重点是讲解Encoder-Decoder框架,所以编码、解码都使用RNN为例。 那么一种可能的网络结构如下: Encoder阶段使用的编码为RNN(LSTM); ...