Encoder-decoder 模型是一种用于解决序列到序列问题的循环神经网络(RNN)。 Encoder-decoder 模型由两个网络组成——编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器网络学习(编码)输入序列的表示,捕捉其特征或上下文,并输出一个向量。这个向量被称为上下文向量。解码器网络接收上下文向量,并学习读取并提取(解码)输出序列。 ...
Encoder-decoder 模型是一种用于解决序列到序列问题的循环神经网络(RNN)。 Encoder-decoder 模型由两个网络组成——编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器网络学习(编码)输入序列的表示,捕捉其特征或上下文,并输出一个向量。这个向量被称为上下文向量。解码器网络接收上下文向量,并学习读取并提取(解码)输出序列。 ...
Encoder-decoder 模型是一种用于解决序列到序列问题的循环神经网络(RNN)。 Encoder-decoder 模型由两个网络组成——编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器网络学习(编码)输入序列的表示,捕捉其特征或上下文,并输出一个向量。这个向量被称为上下文向量。解码器网络接收上下文向量,并学习读取并提取(解码)输出序列。 ...
encode = self.encoder(x) decode = self.decoder(encode) return encode, decode net = autoencoder() criterion = nn.MSELoss(size_average=False) optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-3) def to_img(x): ''' 定义一个函数将最后的结果转换回图片 ''' x = 0.5 * (x + 1....
编码器(encoder):它接受一个长度可变的序列作为输入,并将其转换为具有固定形状的编码状态。 解码器(decoder):它将固定形状的编码状态映射到长度可变的序列。 9.6.1 编码器 编码器接口仅指定长度可变的序列作为编码器的输入 X。代码实现需要由继承这个Encoder基类的模型完成。
从上图可以看到两个部分:第一个部分是编码器(Encoder),第二个部分是解码器(Decoder),编码器和解码器都可以是任意的模型,通常使用神经网络作为编码器和解码器。输入的数据经过神经网络降维到一个编码(code),接着又通过另外一个神经网络去解码得到一个与输入原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...
自动编码器(AutoEncoder)由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分组成。编码器和解码器可以是任意模型,通常神经网络模型作为编码器和解码器。 自动编码器作为一种数据压缩的方法,其原理是:输入数据经过编码器变成一个编码(code),然后将这个编码作为解码器的输入,观察解码器的输出是否能还原原始数据,因此将解码器的输...
变分自编码器(VAE)的解码器(decoder)可以单独完成生成功能 4.具体示例 以mnist数据为例 以下为变分自编码器(VAE)结构图,之所以编码器(encoder)输出分为两支,是因为正态分布具有两个参数 mu与sigma。 将原始数据28*28经过编码器(encoder),最终压缩为N组mu和sigma,(N值可自定义)。
self.encoder=nn.Sequential(nn.Linear(28*28,128),nn.Tanh(),nn.Linear(128,64),nn.Tanh(),nn.Linear(64,12),nn.Tanh(),nn.Linear(12,3),# compress to 3 features which can be visualized in plt)self.decoder=nn.Sequential(nn.Linear(3,12),nn.Tanh(),nn.Linear(12,64),nn.Tanh(),nn....
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,最小化它们之间的差异来训练这个网络中的编码器和...