• 编码器将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。 • 解码器将具有固定形状的编码状态映射为长度可变的序列。
卷积神经网络（CNN）是一种专门设计用于图像和视频处理的人工神经网络。CNN通过卷积层、池化层和全连接层的组合，逐层提取图像的特征并进行目标识别。卷积层是CNN的核心部分，利用滤波器提取图像特征。池化层通过下采样降低数据维度，防止过拟合。全连接层则用于最终的分类和预测。例如，CNN在图像识别任务中表现出色。它...
Kalchbrenner 等人（2016b）首次在编码器-解码器模型中引入了完整卷积过程，但他们没有对当前最佳的循环架构中加以改进。Gehring 等人（2017b）在编码器和解码器模块中用了带有线性门控单元的 1D CNN（Meng et al., 2015; Oord et al., 2016c; Dauphin et al., 2017）进行机器翻译，得到的结果比深度 LSTM ...
经典的UNet架构,它是一种用于图像分割的卷积神经网络。UNet由编码器和解码器两部分组成,通过跳跃连接(skip connections)来融合不同层次的信息。基于PyTorch实现的UNet模型代码示例,如何使用该模型进行数据集测试的流程。 1. UNet模型定义 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassDoubleConv(nn.Module...
1. 输入编码器(Input Encoder):将输入图像分割为一组特征图,通过卷积神经网络提取图像特征。 2. Transformer编码器(Transformer Encoder):将输入特征图转化为一组特征向量序列,并进行位置编码。 3. 目标查询(Object Queries):通过一个小型的Transformer解码器生成一组固定的目标查询向量,用于在解码阶段与特征序列进行交...
现有的当前最佳机器翻译系统都是基于编码器-解码器架构的,二者都有注意力机制,但现有的注意力机制建模能力有限。本文提出了一种替代方法,这种方法依赖于跨越两个序列的单个 2D 卷积神经网络。该网络的每一层都会根据当前生成的输出序列重新编码源 token。因此类似注意力机制的属性适用于整个网络。该模型得到了非常出色...
我们提出了一种可替代的方法,这种方法依赖于跨越两个序列的单个 2D 卷积神经网络。我们的网络的每一层都会根据当前生成的输出序列重新编码源 token。因此类似注意力机制的属性适用于整个网络。我们的模型得到了非常出色的结果,比当前最佳的编码器-解码器系统还要出色,而且从概念上讲我们的模型也更加简单、参数更少。
现有的当前最佳机器翻译系统都是基于编码器-解码器架构的,二者都有注意力机制,但现有的注意力机制建模能力有限。本文提出了一种替代方法,这种方法依赖于跨越两个序列的单个 2D 卷积神经网络。该网络的每一层都会根据当前生成的输出序列重新编码源 token。因此类似注意力机制的属性适用于整个网络。该模型得到了非常出色...
1、Sana 引入了一种新的自编码器,其压缩比例高达 32×,显著减少了潜在空间中的 token 数量,从而提高了高分辨率图像(如 4K)的训练和生成效率。 2、Sana 将传统的二次注意力模块替换为线性注意力,降低了计算复杂度,同时引入了 Mix-FFN(混合前馈网络),通过深度可分离卷积聚合局部信息,进一步提升了性能。