解码器中的自注意力——目标序列关注自身 Decoder中的Encoder-Decoder-attention——目标序列关注输入序列 注意力输入参数 查询、键和值 注意力层以三个参数的形式获取输入,即查询、键和值。三个参数在结构上都很相似,序列中的每个单词都由一个固定维度的向量表示。 编码器自注意力 输入序列先经过输入嵌入和位置编码...
编码器-解码器(Encoder-Decoder)结构是一种在深度学习和自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)以及其他领域广泛应用的神经网络架构,它主要用于处理序列到序列(Sequence-to-Sequence,seq2seq)的学习任务。 基本原理: 编码器: 编码器负责对输入的不定长序列进行处理,其目标是捕捉输入序列的重要信息并将其编码成一个固定维...
隐含层的映射充当编码器,输出层的映射充当解码器。 训练时编码器对输入向量进行映射,得到编码后的向量;解码器对编码向量进行映射,得到重构后的向量,它是对输入向量的近似。编码器和解码器同时训练,训练的目标是最小化重构误差,即让重构向量与原始输入向量之间的误差最小化,这与PCA非常类似。因此样本x的标签值就是样...
编码器-解码器结构是一种深度学习模型,广泛应用于机器翻译等序列转换任务。编码器-解码器结构由两部分组成:编码器和解码器。编码器将输入序列转化为紧凑的向量表示,解码器则将该向量表示解码为输出序列。在机器翻译中,编码器和解码器通常采用循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)或变压器(Transformer)等深度学习模...
编码器解码器结构是一种将信息进行压缩和解压的常见结构。通常用于数字信号的压缩、解压和编码,以提高数据传输速度和存储效率。编码器将原始信号编码为可传输或存储的压缩版本,解码器将压缩的信号还原为原始信号。这种结构的优点在于,它可以更高效地处理数据,从而实现更快速的传输和更小的存储空间占用。 二、...
UNet是一种深度学习网络结构,通常用于图像分割任务。它采用了编码器-解码器结构,其中编码器负责将输入图像逐步降采样为特征图,而解码器则负责将特征图逐步上采样为分割结果。 编码器部分通常由多个卷积层和池化层组成,用于提取输入图像的特征。每个卷积层后面通常会跟着一个激活函数(如ReLU)和一个批量归一化层。池化层...
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...
解码器:ResNet-50的解码器部分通常采用跳跃连接(Skip Connection)或shortcut connection,将编码器部分的输出与解码器部分的输入进行连接。这种连接方式允许解码器直接访问编码器学习到的特征表示,并将其融入到解码过程中。在解码器中,通常包含多个残差块,每个残差块都会对输入进行卷积、批量归一化、ReLU激活等操作,然后将...
编码器解码器结构是一种将模拟信号转换为数字信号的技术,可以将模拟信号处理、存储和传输等数字信号处理过程中所需的模拟信号进行数字化。编码器的基本原理是通过采样、量化和编码来将连续时间的模拟信号转换为离散时间的数字信号。解码器则是将数字信号转换为模拟信号,重建出原始信号。 1. 采样 采样是将模拟...
解码器 对于简单的编码器/解码器网络,编码器的最终隐藏状态将传递到另一个RNN(解码器)。该RNN的每个输出都是输出序列中的一个单词,该单词作为输入馈送到RNN的下一步。但是,此体系结构要求将整个输入序列编码为编码器的最终隐藏状态。通过使用注意力模型,解码器在输入序列的每个步骤中都将获取最终的隐藏状态以及编码...