相反,如果使用注意力模型,解码器不仅接受最终隐藏状态作为输入,还接受编码器处理输入序列的每一步的输出作为输入。编码器可以赋予编码器输出不同的权重,在计算解码器输出序列的每次迭代中使用。 解码器循环层的最终输入为注意力加权的编码器输出和循环单元前一步的预测单词索引。下为这一过程的示意图,其中“Context”(...
任务灵活性:神经网络可以被设计为编码器、解码器、分类器等。 两者关系 编码器是任务驱动的神经网络: 编码器作为神经网络的一部分,专注于前期特征提取或数据表示学习。 神经网络提供基础工具: 神经网络是编码器的实现框架,支持其特定功能的实现。 5. 编码器在整体神经网络中的位置 编码器通常是更大系统的一部分,和...
说到底,在深度学习中的编码器解码器就是两个神经网络的叠加。给这两个人工智能模型的联合体起了一个好听的名字。或者说给这样两个人工智能模型合起来的结构框架起了一个好听的名字。当然如果让我去给这个框架起一个名字,我可能就会起双重模型?或者耦合模型?不过想了想,还是没有编码器解码器听起来高大上,意思可能...
由于当前领先的 3D 检测器通常依赖于目标中心进行检测 [27, 28],因此本文进一步将 3D SED 块调整为 2D 密集编码器解码器(dense encoder-decoder) (DED) 块,从而将提取的稀疏特征扩展到目标中心。利用 SED 块和 DED 块,本文引入了一种名为 HEDNet 的分层编码器-解码器网络,用于点云中的 3D 目标检测。 HED...
简介:试分析:编码器- 解码器网络结构的设计理念 前言 在图像分割网络与对抗网络的构造中编码器与解码器是其中的关键环节,本文中为大家带来编码器- 解码器网络结构的设计理念。本篇文章中我们以图像分割为例子进行分析。 分析 图像分割中的编码器可视为特征提取网络,通常使用池化层来逐渐缩减 输入数据...
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。
[1] MLP参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/63184325 [2] 编码器-解码器参考:6405">https://zhuanlan.zhihu.com/p/52036405 [3] 注意力机制参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/46313756[4] skip connect参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/42833949...
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。
摄像机——dvs——网络。 编码器现在一般也就是DVS了，作用、位置基本一样。 解码器的作用将信号解码...
1、网络视频编码器：音频信号以数字化方式进行存储，视频信号也开始使用数字化格式。2、网络视频解码器：将数字信号转换成模拟视频信号，然后输出。三、特点不同 1、网络视频编码器：全高清1080P60 H.264编码，没有延时，码流控制偏差小，编码码流可以用VLC，FFMPEG等标准播放器软件回放。2、网络视频解码...