编码器-解码器结构:Transformer由多个编码器(Encoder)层和解码器(Decoder)层组成。编码器层负责处理输入序列,解码器层负责生成输出序列。 残差连接与层规范化(Residual Connections and Layer Normalization):为了帮助梯度流动和稳定训练,每个子层前后都加入了残差连接,并且在每个子层之后应用了层规范化。 class Transformer...
CNN In a CNN, an encoder-decoder network typically looks like this (a CNN encoder and a CNN decoder): This is a network to perform semantic segmentation of an image. The left half of the network maps raw image pixels to a rich representation of a collection of feature vectors. The right...
self.encoder_lin = nn.Sequential( nn.Linear(3 * 3 * 32, 128), nn.ReLU(True), nn.Linear(128, encoded_space_dim) ) def forward(self, x): x = self.encoder_cnn(x) x = self.flatten(x) x = self.encoder_lin(x) return xclass Decoder(nn.Module): def __init__(self, encoded_s...
可以看出Unet是一个对称的结构,左半边是Encoder,右半边是Decoder。图像会先经过Encoder处理,再经过Decoder处理,最终实现图像分割。它们分别的作用如下: Encoder:使得模型理解了图像的内容,但是丢弃了图像的位置信息。 Decoder:使模型结合Encoder对图像内容的理解,恢复图像的位置信息。 Decoder的部分是Unet的重点。Decoder中涉...
六个模型都是Seq2Seq,都包含有Encoder和Decoder两部分,只是模型核心不同,并且在层与层或是Encoder与Decoder之间不断加新东西分别是:LSTM->多层GRU->Attention->PadMaskAttention->CNN->Transformer 1和2是一般Seq2Seq,分别使用了LSTM和它的变体GRU 3和4是对Attention的补充,增加了打包、填充、掩码 ...
六个模型都是Seq2Seq,都包含有Encoder和Decoder两部分,只是模型核心不同,并且在层与层或是Encoder与Decoder之间不断加新东西分别是:LSTM->多层GRU->Attention->PadMaskAttention->CNN->Transformer 1和2是一般Seq2Seq,分别使用了LSTM和它的变体GRU 3和4是对Attention的补充,增加了打包、填充、掩码 ...
class EncoderDecoder(nn.Module): def __init__(self, encoder, decoder, **kwargs): super(EncoderDecoder, self).__init__(**kwargs) self.encoder = encoder self.decoder = decoder def forward(self, enc_X, dec_X, *args): enc_outputs = self.encoder(enc_X, *args) ...
首先我们要知道深度学习模型,如CNN和autoencoder,可以用于不同类型的输入数据: 视频,是三维的;形状(batch_size、channels、depth、height、width)用于nn.Conv3d输入。 图像,是二维的;形状(batch_size、channels、height、width)用于nn.Conv2d输入。 文本和音频,都是一维的;形状(batch_size、channels、num_features)用...
class EncoderCNN(nn.Module):def __init __(self,embed_size):msgstr“”“加载预先训练的ResNet-152并替换顶部的fc层。”“super(EncoderCNN,self).__ init __()resnet = models.resnet152(pretrained = True)modules = list(resnet.children())[: - 1]#删除最后一个fc图层。self.resnet = nn.Seq...
将Seq2Seq模型分为三部分:Encoder、Decoder、Seq2Seq,每个模块之间使用接口进行操作 1.3.1 Encoder encoder是一个2层的LSTM(原论文为4层),对于一个多层的RNN,输入句子X在底层,这一层的输出作为上层的输入。因此,使用上标来表示每一层。下面公式表示的第一层和第二层的隐藏状态 ...