在这里，重构算法可以看作是解码器，从降维后的向量解码出原始的信号。 自动编码器 自动编码器（Auto-Encoder，简称AE）是一种特殊的神经网络，用于特征提取和数据降维络。...最简单的自动编码器由一个输入层，一个隐含层，一个输出层组成。隐含层的映射充当编码器，输出层的映射充当解码器。...训练完成之后，在预测时只使用编码器而不再需要解码器，编码器的输出结果被进一步使用，用于分类，回个等任务。 下图是自动编码器的一个例子。...虽然也叫自动编码器，但和标准的自动编码器有很大的不同，二者用于完全不同的目的。 现在考虑数据生成问题，如写字，最简单的是写出MNIST数据集这样的手写数字 ?...在编码器-解码器框架中，CNN和RNN可以杂交，谁充当编码器，谁充当解码器，都是可以的，可灵活组合用于各种不同的任务。 从图像到文字 这类任务是指为图像或视频生成文字解说[5]。
作为无监督学习模型，自动编码器还可以用于生成与训练样本不同的新数据，这样自动编码器（变分自动编码器，VariationalAutoencoders）就是生成式模型。...自动编码器原理 自动编码器的基本结构如图1所示，包括编码和解码两个过程： ? 图1自动编码器的编码与解码 自动编码器是将输入 ? 进行编码，得到新的特征 ? ，并且希望原始的输入 ?...堆栈自动编码器 前面我们讲了自动编码器的原理，不过所展示的自动编码器只是简答的含有一层，其实可以采用更深层的架构，这就是堆栈自动编码器或者深度自动编码器，本质上就是增加中间特征层数。...图3原始图片（上）与重构图片对比（下） 有一点，上面的训练过程是一下子训练完成的，其实对于堆栈编码器来说，有时候会采用逐层训练方式。...图4原始图片（上）与重构图片对比（下） 小结 自动编码器应该是最通俗易懂的无监督神经网络模型，这里我们介绍了其基本原理及堆栈自动编码器。后序会介绍更多的自动编码器模型。 参考文献 1.
本篇文章将介绍如何将赛道的图像转换为语义分割后鸟瞰图的轨迹。...如下所示，输入图像为 输出： 总结来说我们的任务是获取输入图像，即前方轨道的前置摄像头视图，并构建一个鸟瞰轨道视图，而鸟瞰轨道视图会分割不同的颜色表示赛道和路面的边界。...仅仅从输入图像中提取出关于走向的信息是相当困难的，因为未来的许多轨道信息被压缩到图像的前20个像素行中。鸟瞰摄像头能够以更清晰的格式表达关于前方赛道的信息，我们可以更容易地使用它来规划汽车的行为。...本文中利用一种叫做变分自动编码器(VAEs)的工具来帮助我们完成这项任务。简单地说，我们把图像压缩到32维的潜在空间，然后重建我们分割的鸟瞰图。本文末尾的PyTorch代码显示了完整的模型代码。...然后用编码器进行编码，然后使用全连接的层将维度降低到目标大小，最后使用解码器用一系列反卷积层重建图像。 结果如下所示： 虽然我们可以在重建中看到一些噪声，但它可以很好地捕捉到整体曲线。
Transformer中的编码器与解码器 一、引言 在自然语言处理领域，Transformer模型已经成为了一种主流的深度学习架构。...该模型在处理复杂语言现象方面具有强大的能力，这得益于其独特的编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。 二、编码器（Encoder） 1....不足之处 （1）无法理解变长输入：编码器无法直接处理变长的输入序列，这使得在处理不同长度的文本时需要进行截断或填充，可能会引入一些额外的误差。...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。 2....总结 总的来说，Transformer模型的编码器和解码器都具有各自的优势和不足。
来源：Deephub Imba本文约1800字，建议阅读5分钟本篇文章将介绍如何将赛道的图像转换为语义分割后鸟瞰图的轨迹。 本篇文章将介绍如何将赛道的图像转换为语义分割后鸟瞰图的轨迹。...如下所示，输入图像为： 输出： 总结来说我们的任务是获取输入图像，即前方轨道的前置摄像头视图，并构建一个鸟瞰轨道视图，而鸟瞰轨道视图会分割不同的颜色表示赛道和路面的边界。...仅仅从输入图像中提取出关于走向的信息是相当困难的，因为未来的许多轨道信息被压缩到图像的前20个像素行中。鸟瞰摄像头能够以更清晰的格式表达关于前方赛道的信息，我们可以更容易地使用它来规划汽车的行为。...本文中利用一种叫做变分自动编码器(VAEs)的工具来帮助我们完成这项任务。简单地说，我们把图像压缩到32维的潜在空间，然后重建我们分割的鸟瞰图。本文末尾的PyTorch代码显示了完整的模型代码。...然后用编码器进行编码，然后使用全连接的层将维度降低到目标大小，最后使用解码器用一系列反卷积层重建图像。 结果如下所示： 虽然我们可以在重建中看到一些噪声，但它可以很好地捕捉到整体曲线。
相反，这些是一些通用应用的自动编码器功能: 去噪:为了使自动编码器学会去噪图像，我们使用一个损坏或有噪声的图像作为输入，然后修改重建损失，使重建输出与原始干净的图像之间的差异最小，而不是损坏的输入。...自动编码器生成新的数据 使用Autoencoder生成新数据背后的想法是通过修改编码的数据(潜在向量)，我们应该能够得到不同于输入的数据。...可变自动编码器(VAE) 可变自动编码器能够通过正则化潜在空间，使其像下面这样连续地生成新的数据，因此，允许在不同属性之间实现平滑的插值，并消除可能返回不理想输出的间隙。 ?...在普通的自编码器中，编码器将输入x转换为潜在变量z，而解码器将z转换为重构的输出。...而在可变自编码器中，编码器将x转换为潜在变量p(z|x)的概率分布，然后对潜在变量z随机采样，再由解码器解码成重构输出。 ? 自编码器(确定性)和可变自编码器(概率性)的区别。
levi - unet[2]在几个具有挑战性的医学图像分割基准上取得了比其他法更好的性能，包括Synapse多器官分割数据集(Synapse)和自动心脏诊断挑战数据集(ACDC)。...LeViT-UNet架构 levi - unet的编码器使用LeViT块构建，设计用于高效和有效地学习全局特征。解码器是使用卷积块构建的。 编码器从多个分辨率的输入图像中提取特征映射。...这些特征映射被上采样，连接然后通过跳过连接传递到解码器。跳过连接允许解码器从编码器访问高分辨率的局部特征，有助于提高分割性能。 这种设计使模型能够综合transformer 和cnn的优点。...CNN解码器 levi - unet的解码器将编码器的特征与跳过连接连接在一起。使得解码器能够从编码器访问高分辨率的局部特征，并采用级联上采样策略，利用cnn从前一层恢复分辨率。...上图显示了TransUNet、UNet、DeepLabv3+和levi -UNet四种不同方法的定性分割结果。其他三种方法更可能导致器官不足或者过度分割。
在Netty中，StringEncoder和StringDecoder是两个常用的编解码器，它们的功能和用途如下： StringEncoder： 功能：StringEncoder是一个字符编码器...pipeline 中，这样在数据传输过程中，发送的字符串就会被自动编码为字节流。...StringDecoder 与 StringEncoder 相对应，StringDecoder 是用于将接收到的字节流解码为字符串的组件。...pipeline 中，这样在数据接收过程中，接收到的字节流就会被自动解码为字符串。...Sharable接口主要用于实现解码器的共享，表示同一个解码器实例可以在不同的ChannelHandlerContext中使用。
注意力模型的最初目的是帮助改善计算机视觉和基于编码器-解码器的神经机器翻译系统。该系统使用自然语言处理 (NLP) 并依赖于具有复杂功能的庞大数据库。...该模型基于与源位置和先前生成的目标词相关联的上下文向量来预测目标词。具有注意机制的Seq2Seq模型由编码器、解码器和注意层组成。...连接上下文向量与步骤A输出 将Step-C输出传递给LSTM/GRU，并获得解码器输出和状态(隐藏和单元状态) 将解码器输出传递到致密层(词汇表大小)，并将结果存储到输出中。...总结 我们能够成功地为x射线图像生成标题(发现)，并能够通过带有GRUs的基于全局注意力的编码器-解码器模型实现约28.3%的BLEU评分。...改进： 可以使用BERT来获得标题嵌入，也可以使用BERT或者在解码器中使用GPT-2或GPT-3来生成标题，可以使用Transformer来代替基于注意力的编码器-解码器架构，获取更多有疾病的x光图像
卷积码不同于分组码的一个重要特征就是编码器的记忆性，即卷积编码过程产生的n元组，不仅是当前输入k元组的函数，而且还是前面L-1个输入k元组的函数。...卷积码编码器的结构 (n, k, L) 卷积码: 下图为卷积码的编码器, 其中有 kL 级 移位寄存器, \boldsymbol{L} 称为卷积码的约束长度。...每个矢量都是L维的，表示该模2加法器和编码移位寄存器之间的连接。矢量中第i位上的1表示移位寄存器相应级与模2加法器连接，若是0，则表示相应级与模2加法器之间无连接。...2、状态描述和状态图 卷积码编码器属于一类称为有限状态机的器件。 “有限”表明状态机制只有有限个不同的状态。“状态”可以用设备的当前输入和最少的信息数量，来预测设备的输出。...3、树图 虽然状态图完全的描述了编码器的特性，但由于没有表示时间的过程，采用状态图跟踪编码器的状态转移很不方便。如果要展示出编码器输入、输出的所有可能情况，则可用树图描述。
实际上，有两个主要的层块看起来像传统的神经网络。稍有不同的是包含输出的图层必须等于输入。在下图中，原始输入进入称为编码器的第一个块。此内部表示压缩（缩小）输入的大小。在第二个块中发生输入的重建。...如果重建输出与输入不同，则模型受到惩罚。 具体地说，想象一个大小为50×50（即250像素）的图片和一个只有一个由100个神经元组成的隐藏层的神经网络。学习是在比输入小两倍的特征图上完成的。...输入进入隐藏层以便压缩或减小其大小，然后到达重建层。目标是生成与原始图像一样接近的输出图像。模型必须学习在一组约束下实现其任务的方法，即具有较低维度的约束。 ...解码器块与编码器对称。您可以在下图中显示网络。请注意，您可以更改隐藏层和中间层的值。 构建自动编码器与任何其他深度学习模型非常相似。...自动编码器的体系结构与称为中心层的枢轴层对称。
基本原理自动编码器由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。编码器将输入数据映射到一个低维表示，而解码器将这个低维表示映射回原始输入空间，以重构输入数据。...在训练过程中，自动编码器通过最小化重构误差来学习有效的表示。 自动编码器的基本结构可以分为两类：全连接自动编码器和卷积自动编码器。全连接自动编码器由多个全连接层组成，适用于处理结构化数据。...首先定义了自动编码器的网络结构，包括编码器和解码器。然后通过编译模型，并加载MNIST数据集进行训练。训练过程中，模型会尽量使重构的图像与原始图像相似。...在实际应用中，自动编码器的性能受到多个因素的影响，包括网络结构的设计、损失函数的选择和训练参数的设置等。因此，对于不同的任务和数据集，需要根据实际情况进行调整和优化。...希望本文能够帮助读者理解自动编码器在深度学习中的作用和应用。如果你对自动编码器感兴趣，可以进一步学习和尝试不同的变体和扩展，探索更多的应用场景。
特别是，生成性SSL已经在自然语言处理和其他领域取得了成功，例如BERT和GPT的广泛采用。...尽管如此，对比学习(严重依赖于结构数据增强和复杂的训练策略)一直是图SSL的主要方法，而生成性SSL在图上的进展，特别是图自动编码器(GAEs)，到目前为止还没有达到其他领域相似的潜力。...在本文中，作者确定并研究了对GAEs的发展产生负面影响的问题，包括其重建目标、训练鲁棒性和错误度量。作者提出了一个掩码图自动编码器GraphMAE，它缓解了生成性自监督图学习的这些问题。...作者建议将重点放在特征重建上而不是结构重建上，同时使用掩码策略和缩放余弦误差，这有利于GraphMAE的鲁棒性训练。作者针对三种不同的图学习任务，在21个公共数据集上进行了广泛的实验。...结果表明，GraphMAE(经过作者精心设计的简单图自动编码器) 能够持续达到优于对比性和生成性最先进基线的性能。本研究提供了对图自动编码器的理解，并展示了生成性自监督学习在图上的潜力。
平衡表征大小——可以通过隐藏层传递的信息量; 特性重要性——确保隐藏层足够紧凑，这样网络可以确定重要特性。 对不同类型的数据使用不同的层。例如，可以使用一维卷积层来处理序列。...当它对一个测试序列进行预测时，重建损失决定了它与以前的序列有多么相似。如果自编码器能够正确地重建序列，那么它的基本结构与以前看到的数据非常相似。...总结 自编码器是深度学习在无监督问题上的一个创造性应用; 是对快速增长的未标记数据的一个重要回应。 输入和输出大小一样及瓶颈结构是自编码器拥有的属性。...标准自编码器可用于异常检测或图像去噪(用卷积层替代) 稀疏自编码器有隐藏层（神经元的数量与输入和输出相同），但使用了 L1正则化消除不必要的神经元。...变分自编码器的目的是生成。因此，它们将输入表示为概率分布，而不是潜在空间中的确定点。解码器从这些分布中取样，产生随机(因此有创造性)输出。 谢谢阅读！
最近笔者在啃 Transformer 的书籍，其中有个结论：BERT 仅使用 Transformer 的编码器部分，而不使用解码器部分.这本书只讲了结论，没有讲原因。...编码器编码器的主要功能是接收输入序列，将其转换为一个上下文相关的表示。编码器通过多头自注意力机制和前馈神经网络对输入的每个位置进行建模，从而捕捉输入序列中不同词语之间的依赖关系。...解码器解码器的主要功能是生成输出序列。它不仅需要使用编码器生成的上下文表示，还需要通过掩码自注意力机制生成当前时间步的预测，确保输出的生成是基于已经生成的内容，而不会看到未来的词语。...通过对编码器和解码器的功能分析，可以看出两者的侧重点不同：编码器适合生成丰富的上下文表示，而解码器更适合生成语言序列。...如果模型只能单向查看上下文，它可能无法准确定位 Paris，因为其依赖于前后信息的结合。代码示例：编码器与解码器的对比以下是一个简单的代码示例，展示编码器和解码器在处理输入序列时的差异。
代码大小Code size：代码大小或瓶颈大小是用于优化自动编码器的最重要的超参数。瓶颈大小决定了必须压缩的数据量。这也可以作为正则化术语。 2....层数Number of layers：与所有神经网络一样，调整自动编码器的一个重要超参数是编码器和解码器的深度。虽然较高的深度会增加模型的复杂性，但较低的深度可以更快地处理。 3....稀疏自动编码器 稀疏自动编码器与不完整的自动编码器类似，因为它们使用相同的图像作为输入和真实值。然而，调节信息编码的手段有很大不同。...在对自动编码器进行去噪处理时，我们输入图像的嘈杂版本，其中噪声是通过数字更改添加的。噪声图像被馈送到编码器-解码器架构，并将输出与真值图像进行比较。...与传统的去噪方法不同，自动编码器不会搜索噪声，而是通过学习图像的表示从输入到它们的噪声数据中提取图像。然后对表示进行解压缩以形成无噪声图像。
在训练期间，TSDAE 将加了噪声的句子编码为固定大小的向量，并要求decoder从这个句子表征中重建原始句子。为了获得良好的重建质量，必须在encoder的句子向量中很好地捕获语义。...控制变量实验发现，以“删除词语”的方式加入噪音、噪音比率在0.6效果的最好的： 然后将encoder的输出进行pooling，控制变量实验发现，以mean的方式pooling效果最好：...decoder使用的是 cross-attention： 其中s是encoder输出pooling后的句子表征， H^k 的decoder第k层的隐层。...目标函数： 其中 l 是原文本x的token数，N的词表大小 2. 实验效果 对比来看，大部分任务，TSDAE效果会优于我们之前介绍的CT和SimCSE的： 3....# DataLoader 批量处理数据 train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=8, shuffle=True) # 使用去噪自动编码器损失
本文将介绍变分自动编码器的原理和应用，并探讨其在深度学习中的重要性。变分自动编码器的原理变分自动编码器是一种生成模型，由编码器和解码器组成。其主要目标是学习数据的潜在分布，从而能够生成新的样本。...与传统的自动编码器不同，VAEs引入了概率分布的概念，使得模型更加灵活和可解释。 具体来说，VAEs的编码器将输入数据映射到一个潜在空间中的概率分布，通常假设这个分布服从高斯分布。...解码器则将潜在空间的样本重新映射为原始数据空间。在训练过程中，VAEs通过最大化观测数据的似然来学习生成模型的参数，同时最小化潜在空间与先验分布之间的差异。...z_mean = self.fc_mean(x) z_log_var = self.fc_log_var(x) return z_mean, z_log_var# 定义变分自动编码器的解码器...变分自动编码器的应用变分自动编码器在深度学习中有广泛的应用。以下是一些常见的应用领域：生成模型VAEs作为生成模型，可以用于生成新的样本。
作者的ISR以一种与现有基于空间缩减注意力（SRA）的模型[50, 58, 59, 62, 65]完全不同的视角来利用基于SRA的结构，因为作者专注于在训练和推理阶段使缩减比例不同。...作者的方法通过改变与EFA模块中平均池化的“减少比率”相关的超参数来实现计算效率。由于自注意力具有特殊的结构，作者的ISR可以用于自注意力结构中，因为减少键和值的分辨率不会影响输入和输出特征的大小。...与训练中减少相比，作者的ISR减少了性能下降。经验上，编码器-解码器中的最佳设置是，它在性能下降与计算成本减少之间的比率最优。...对于ADE20K和COCO-Stuff，批量大小为16；对于Cityscapes，批量大小为8。...在推理过程中，作者尝试将ISR仅应用于解码器（即）、编码器-解码器的一部分与采用基础设置的EDAFormer-T相比，采用最优设置的EDAFormer-T在ADE20K、Cityscapes和COCO-Stuff
n和m分别为第一自动编码器和第二自动编码器的中间层节点号。 3.1....每个自动编码器包括中间层、输出层和输入层。中间层的输出作为在堆叠的自动编码器中的下一个自动编码器的输入。SDAE是堆叠式自动编码器的扩展形式。SDAE的输入信号会受到噪声的干扰。...未受噪声污染的输入(Uncorrupted Input) Z = [z(1), z(2),z(3) ··· z(c)] ，X 的估计，可以由第一个自动编码器的解码器重构为式(4)。...其中W '、b '、g分别为解码器在第一个自动编码器上的权重矩阵、偏置和非线性函数。...图4显示，第二自动编码器突出显示了高振幅的大脑活动。 图4：三种情况下，原始信号的平均时频图像和第一自动编码器和第二自动编码器对区域4提取的特征。
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