一种基于编码器‑解码器的神经网络蒙汉机器翻译方法,利用一个编码器E和双层解码器D1和D2,编码器E将蒙文源语言编码成一个向量列表,然后,在编码器的隐藏层采用带有注意力机制的“回顾”步骤,在解码过程中,先由解码器D1得到softmax前的隐含状态以及草稿句子,接下来以编码器E和解码器D1的隐含状态作为解码器D2的...
一种基于编码器-解码器图神经网络的高光谱分类方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于编码器-解码器图神经网络的高光谱分类方法说明:本发明公开了一种基于编码器‑解码器图神经网络的高光谱分类方法,采用编码器‑解码器框架,该方法包...专利查询请上爱企查
学校编码:10384 分类号 密级 学号:23020161153369 IJDC yt ^ I 硕士学位论文 基于编码器-解码器和注意力机制神经网络的 数学公式识别方法 An encoder-decoder with attention based method to handwritten mathematical expression recognition 肖文娬 指导教师:**红副教授 专业名称:计算机技术 论文提交日期:2()1 9年...
学校编码:10384 分类号 密级 学号:23020161153369IJDC yt^I 硕士学位论文 基于编码器-解码器和注意力机制神经网络的 数学公式识别方法 Anencoder-decoderwithattention
基于卷积编码器-解码器网络的剩余油分布预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于卷积编码器-解码器网络的剩余油分布预测方法说明:本发明涉及一种基于深度卷积编码器—解码器网络的预测剩余油分布方法,包括以下步骤:步骤一、构建随...专利查询请上爱企查
基于分割网络的语义分割方法主要包括两个关键步骤:编码器和解码器。 编码器:编码器负责提取输入图像的特征表示。常见的编码器模型包括VGG、ResNet、MobileNet等,这些模型通过卷积和池化等操作逐渐减小特征图的尺寸,并提取更高级别的语义信息。 解码器:解码器负责将编码器提取的特征映射恢复到原始图像的尺寸,并进行分类。
为提升维汉机器翻译模型的翻译能力,该文提出使用多编码器多解码器的结构,搭建大规模的维汉神经网络机器翻译模型.相比于单编码器单解码器的浅层的小模型,多编码器多解码器模型具有多个编码器,可以对源语言进行多层次、多视角的压缩表示;同时具有多个解码器,可以增强目标语言的生成能力.实验证明,在大规模的训...
介绍一下两个基于自注意力机制的模型 | Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型,主要用于自然语言处理任务,如机器翻译、文本分类等。它由编码器和解码器两部分组成,其中编码器将输入序列映射为一系列向量,解码器则将这些向量转换为输出序列。Transformer模型通过多层堆叠的自注意力和前向网络组成,能够处理...
1. 特征提取:DDColor首先用一个编码器(如深度神经网络)分析黑白图像,提取重要视觉特征,从大致轮廓到细节纹理。 2. 多尺度处理:将提取的特征处理成多尺度表示,不同部分(如远近对象)按不同细节级别分析,以更好理解图像内容和上下文。 3. 双解码器结构: ...
提出了一种用于医学图像分割的金字塔多尺度编码器-解码器网络,即 PMED-Net。编码器-解码器网络的不同变体在实践中用于分割医学图像,U-Net 是使用最广泛的一种。然而,现有的医学图像分割架构具有数百万个参数,需要大量计算,从而导致内存和成本效率低下。为了克服这些限制,我们提出了以级联形式训练小型网络以进行从粗...