先来说一下神经网络的经典架构,神经网络是由一个输入层,一个输出层,以及一个隐藏层组成的一个层次分明的网络系统;而隐藏层包含一个到多个神经网络层(n>=1)。如下图是所示: OK下面再说回编码器和解码器,编码器(Encoder)和神经网络(Neural Network)之间的关系是紧密且层次分明的。编码器本质上是一种特定功能的...
最典型的MLP包括包括三层:输入层、隐层和输出层,MLP神经网络不同层之间是全连接的(全连接的意思就是:上一层的任何一个神经元与下一层的所有神经元都有连接)。 由此可知,神经网络主要有三个基本要素:权重、偏置和激活函数 权重:神经元之间的连接强度由权重表示,权重的大小表示可能性的大小...
参数传递:成功训练后,编码器和解码器的dnn参数应该传递给端点设备,即基站(Bs)和用户设备(UE),或者可以在最初的工厂生产阶段设置它们,在拟议的学习框架中。dnn参数,如权重和偏差,由学习中心预先确定,并输入到每个设备的编码器和解码器。 端点设备:对于端点设备,编码器和解码器模块使用专用硬件来增强信号处理,其中权重...
Encoder-Decoder(编码器-解码器):强调模型的实现方法——提供实现这一目的的具体方法或架构。 Seq2Seq 二、Encoder-Decoder的原理 Encoder(编码器): 编码器的作用是将输入序列转换成一个固定长度的上下文向量。 它通常使用循环神经网络(RNN)或其变体(如LSTM、GRU)来实现。 在每个时间步,编码器会读取输入序列的一个...
我们提出了SoundStream,这是一个神经音频编解码器,其中所有组成部分(编码器、解码器和量化器)都经过端到端的训练,使用重构和对抗性损失的组合来实现更优质的音频质量。 我们引入了一种新的残差向量量化器,并研究了其设计所暗示的速率-失真-复杂度权衡。此外,我们提出了一种新颖的“量化器丢弃”技术,用于训练残差向量...
编码器与解码器实质是两个神经网络的联合应用，提供更灵活的输入输出长度适应性，超越单层RNN或LSTM。通过固定长度的中间态，编码器-解码器架构允许灵活处理不同长度的数据，增强模型适应性。在翻译领域，传统RNN与LSTM结合编码器-解码器架构，强调时序特征。但随着Transformer的引入，放弃时序处理，通过注意力...
解码器是Transformer模型的核心部分,它的主要任务是根据已经处理的输入序列生成新的输出序列。解码器接收来自编码器的输出序列,然后通过自注意力层和前馈神经网络层进行多轮预测,生成新的输出序列。每一步预测都依赖于所有以前的预测结果,这使得解码器能够捕捉到更复杂的语言现象。
Google 近日发布了一个端到端的神经音频编解码器 —— SoundStream。最重要的是,Google 表示这是世界上第一个由神经网络驱动并支持语音、音乐和环境声音等不同声音类型的音频编解码器,可以在智能手机的处理器上实时处理上述各种音频。 Google 近日发布了一个端到端的神经音频编解码器 —— SoundStream。最重要的是,...
编码器-解码器模型提供了使用递归神经网络来解决有挑战性的序列-序列预测问题的方法,比如机器翻译等。 注意力模型是对编码器-解码器模型的扩展,其提升了在较长序列上预测的效果。全局注意力模型是注意力模型的一种简化,其更容易在像Keras这样的声明式深度学习库中实现,并且可能会比传统注意力机制有更好的效果。
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。