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,显而易见是由2部分组成, 编码器(Encoder):负责将输入(Input...
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。 fromtorchimportnn #@saveclassEncoder(nn.Module):"""编码器-解码器架构的基本编码器接口"""def__init__(self, **kwargs):sup...
首先,这种“编码器-解码器”架构将长度可变的输入序列编码成一个“状态”, 然后对该状态进行解码, 一个词元接着一个词元地生成翻译后的序列作为输出: “Ils”“regordent”“.”。 由于“编码器-解码器”架构是形成后续章节中不同序列转换模型的基础, 因此本节将把这个架构转换为接口方便后面的代码实现。 (编...
编码器-解码器模型是一种深度学习架构,用于处理序列到序列的学习问题,如机器翻译、文本摘要和对话生成等。该模型由两个主要的组件组成:编码器和解码器。编码器负责将输入序列转化为固定维度的向量表示,而解码器则根据这个向量表示生成输出序列。 在传统的编码器-解码器模型中,循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM...
自动编码器是其中一种更简单的 “无监督学习” 形式,其采用编码器 — 解码器架构,并学习生成输入数据的精确副本。由于编码表征比输入数据小得多,此网络被迫学习如何生成最有意义的表征。 其ground truth 数据来自输入数据,因此无需人工操作。换言之,此网络可自我监督。其应用包括无监督嵌入、图像降噪等。但最重要的...
动手学深度学习 | 编码器-解码器架构 | 61 目录 编码器-解码器架构 代码 编码器-解码器架构 encoder-decoder是一个框架,这是近几年影响比较大的对一个模型的抽象。 代码 encoder-decoder是一种编程接口,后面基本NLP都是使用这种编程接口来实现的。
SegNet的新颖之处在于解码器对其低分辨率输入特征图进行上采样的方式。具体来说,解码器使用相应编码器的max-pooling步骤计算的pooling索引来执行非线性上采样,这就避免了上采样学习的成本。如此上采样后的map是稀疏的,但是使用可训练的卷积核进行卷积即可产生密集的feature map。我们将提出的架构与广泛采用的FCN,以及著名...
我们将模型分成两部分,首先,我们有一个编码器,输入西班牙语句子并产生一个隐向量。编码器是用一个嵌入层将单词转换成一个向量然后用一个循环神经网络(RNN)来计算隐藏状态,这里我们将使用长短期记忆(LSTM)层。 然后编码器的输出将被用作解码器的输入。对于解码器,我们将再次使用LSTM层,以及预测英语单词的全连接层。
1)连接方式:跳跃连接是将编码器的特征图与解码器的特征图进行逐像素相加或拼接操作,保留了空间信息。而全连接层是将神经元之间进行全连接,通常用于将特征向量映射到输出层(如分类任务),在此过程中会丢失空间信息。 2)应用场景:跳跃连接主要用于编码器-解码器架构中,如U-Net,它们在图像分割和像素级预测任务中非常...
网络架构采用编码器-解码器结构,其中 Transformer 作为编码器的核心计算单元。特别设计了一个融合解码器,以合并来自编码器不同阶段的特征,从而生成一个全面的深度图。方法的流程图如图1所示,包括三个主要组成部分:1)脉冲驱动的 Transformer ,2)知识蒸馏,3)融合深度估计头。