归纳下U-Net： 特征提取与降采样：在U-Net架构的编码器部分，输入图像首先经过一系列卷积层和池化层进行处理，目的是提取图像的特征并逐渐降低图像的空间维度（尺寸）。...=3, padding=1) # 假设有更多的卷积层和池化层...对于一个形状为 (N, C, H, W) 的张量（其中 N 是批量大小，C 是通道数，H 是高度，W 是宽度），维度 0 对应于批量大小，维度 1 对应于通道数。...注意，在实际的U-Net实现中，会有多个这样的拼接操作，对应于不同层级的特征图。此外，模型的其他部分，如更多的卷积层、池化层、激活函数等，在这里为了简化被省略了。...多尺度特征融合：通过U-Net的编码器-解码器结构，Stable Diffusion能够融合不同尺度的特征，这对于生成与文本描述相匹配的复杂图像至关重要。
本文提出了一个新的对抗正则化图嵌入框架，通过使用图卷积网络作为编码器，将拓扑信息和节点内容嵌入到向量表示中，从向量表示中进一步构建图解码器来重构输入图。...作者提出两种基于对抗正则化的图自动编码方法：即对抗正则化图自动编码器（ARGA）和对抗正则化变分图自动编码器（ARVGA），使用图卷积网络作为编码器，以强制潜码匹配先验高斯分布的对抗原则对编码器进行训练...ARVGA类似于ARGA，除了它在上层使用了一个变分图自动编码器。 ? 图1....ARGA框架结构 2.1 Graph Convolutional Autoencoder encoder部分与大部分图卷积的选择一致，都是切比雪夫多项式的一阶近似来拟合卷积核进行特征的提取方法： ?...四、总结 在本文中，作者提出了一个新的对抗正则化图嵌入框架，通过使用图卷积网络作为编码器，将拓扑信息和节点内容嵌入到向量表示中，从向量表示中进一步构建图解码器来重构输入图。
图(B) 为什么图像数据首选卷积自编码器？ 可以看到，数据切片和数据堆叠会导致信息大量丢失。卷积自编码器放弃堆叠数据，使图像数据输入时保持其空间信息不变，并在卷积层中以温和的方式提取信息。...此过程旨在保留数据中的空间关系。这是自动编码器的编码过程。中间部分是一个完全连接的自动编码器，其隐藏层仅由10个神经元组成。然后就是解码过程。三个立方体将会展平，最后变成2D平面图像。...因此，最好还是选择最少的过滤器提取特征。 1.1填充 特征如何确定匹配项？一种超参数是填充，有两种选择：(i)用零填充原始图像以符合该特征，或(ii)删除原始图像中不符的部分并保留有效部分。...3.最大池化层 池化会缩小图像尺寸。在图(H)中，一个2 x 2的窗口(称为池的大小)扫描每个滤波图像，并将该2 x 2窗口的最大值划分给新图像中大小为1 x 1的正方形。...• MaxPooling2D(pool_size=(2,2))：在图(H)中，我们使用2×2窗口作为池的大小。因此，我们将在以下代码中使用(2,2)。 你可以在卷积自编码器中构建许多卷积层。
VAvg是池化平均参数矩阵，大小为O.v， v是标签向量的维度 4.1.3、 问题向量表示 给定第i个问题，经过问题编码器，产生该问题的标题和绑定标签表示向量，两者拼接产生最终问题向量表示Qi，如公式所示...CNN-DSSM[9] 是一种深度语义匹配模型，通过CNN 卷积层提取了滑动窗口下的上下文信息，幵利用池化层提取了全局的上下文信息，根据上下文语义向量匹配度预测用户行为。...CNN 卷积神经网络过滤器数量为 64，窗口大小设置为 3。Bi-GRU 设置了 2 层结构，神经元结点大小分别设置为 128、32。...对于问题和用户编码器输出向量的点积结果，我们最多设置了 5 层全连接结构，其神经元节点大小依次是1024、512、256、128 和 64。对于参数最优化结构的实验在下述详述。...图 5 展示了我们所提出的算法 DSIERM 在全连接层结构层数选择上的实验结果：过少的结构不利于提取稠密特征信息，过多的全连接层反而可能会导致过拟合的状况，综合考虑我们把最终训练与预测时的全连接层结构固定为
自动化白细胞分类通常作为血液学分析技术，用于对血液图像中的白细胞进行分类。这种技术通常通过检查形态、大小、色素和核仁特征等属性，准确地划分不同的白细胞类型。...接下来，使用自注意力和交叉可变形注意力机制，解码器从编码器的全局特征中学习要检测的目标。然后，在二分图中将解码器的输出与 GT 值进行匹配，以获取目标的位置和类别。这个过程实现了白细胞的自动检测。...该模型解决样本缺乏和类别差异问题，通过将坐标注意力机制集成到卷积层中，增强了模型的特征提取能力。...特征选择模块： 在这个过程中，CA模块和维度匹配（DM）模块起着关键作用。...因此，最终损失函数如公式（8）所示，其中每个解码器层作为模型的终端层进行预测。在这里，“N”表示解码器层的数量。
在这篇文章中，我们将对初学者解释神经网络是什么，神经网络的流行类型，以及他们的应用。我们还将介绍如何在不同的行业和部门中应用神经网络。 神经网络是如何工作的？...为了启动这个过程，初始权重(在下一节中描述)是随机选择的。然后训练(学习)就可以开始了。 网络使用隐藏层中的权重和函数在“训练集”中处理记录，然后将结果输出与所期望的输出进行比较。...然后我们选择一个层，让网络加强它检测到的任何东西。网络的每一层都处理不同抽象级别的特征，因此我们所生成的特征的复杂性取决于我们选择哪一层来加强。...受欢迎的神经网络及其用法 在这篇针对初学者学习神经网络的文章中，我们将研究自动编码器（autoencoder），卷积神经网络（convolutional neural network），以及递归神经网络...让我们来看看自动编码器的两个有趣的实际应用: 在数据降噪中，利用卷积层来表示一个降噪的自动编码器，有效地用于降噪医学图像。
池化层：用来大幅降低参数量级，实现数据降维。 全连接层：用来输出想要的结果。 卷积神经网络（CNN） 解决问题 提取特征：卷积操作提取图像特征，如边缘、纹理等，保留图像特征。...原始是20×20的，进行下采样，采样为10×10，从而得到2×2大小的特征图 全连接层：经过卷积层和池化层处理过的数据输入到全连接层，得到最终想要的结果。...目标定位：可以在图像中定位目标，并确定目标的位置及大小。典型场景：自动驾驶。 目标分割：简单理解就是一个像素级的分类。典型场景：视频裁剪。 人脸识别：非常普及的应用，戴口罩都可以识别。...机器翻译：学习语言之间的转换规则，并自动翻译。典型场景：在线翻译。 语音识别：将语音转换成文本。典型场景：语音助手。 视频标记：将视频分解为一系列关键帧，并为每个帧生成内容匹配的文本描述。...目标文本嵌入层（在解码器中使用）：将目标文本中的词汇数字表示转换为向量表示。 编码器部分： 由N个编码器层堆叠而成。
一个通用的语义分割体系结构可以被广泛认为是一个编码器网络，然后是一个解码器网络： 编码器通常是一个预先训练的分类网络，如vgg/resnet，然后是一个解码器网络。...CNN仅接受和生产特定尺寸输入的标签的限制来自完全连接的固定层。与之相反，FCN只有卷积层和池层，它们能够对任意大小的输入进行预测。...这是Udacity的自动驾驶汽车纳米学位计划中的一个简单练习，您可以了解有关此Github回购中设置的更多信息。 以下是FCN体系结构的主要特点： FCN将知识从VGG16传输到执行语义分割。...FCN Layer-11:fcn layer-10被放大4倍以匹配输入图像大小的尺寸，因此我们得到实际图像，深度等于类数，使用带参数的转置卷积：（kernel=（16,16），step=（8,8），padding...给定vgg层输出的张量和要分类的类数，我们返回该输出最后一层的张量。特别地，我们将1X1卷积应用于编码器层，然后将解码器层添加到具有跳过连接和升序采样的网络中。
由三部分组成：像素嵌入层 、特征编码器 和高分辨率图像重构层 。根据以前的工作[33，77]，像素嵌入层 是一个单一的3 × 3卷积，它将低分辨率RGB图像 转换为特征嵌入 。...然后将被发送到具有分层结构的特征编码器 中。它由N个置换的自注意组组成，每个组由M个置换的自注意块组成，然后是3 × 3卷积。在特征编码器的末尾添加3 × 3卷积，产生 。...拟定PSA的公式可写成如下： 其中B是对齐的相对位置嵌入，可以通过对[37]中定义的原始位置嵌入进行插值来获得，因为Q的窗口大小与Kp的窗口大小不匹配。 是如[11]中定义的标量。...为了更好地恢复高频信息，通常在每组变压器的末尾添加3 × 3卷积，如SwinIR中所做。...与SwinIR不同的是，在我们的PAB中，我们建议在FFN块的两个线性层之间添加一个局部深度卷积分支，以帮助编码更多的细节。我们将新块命名为ConvFFN。
以AlexNet为例，其结构包括卷积层、池化层和全连接层。在卷积和池化层中，图像的局部特征被提取并逐渐减小空间维度。而在全连接层中，这些特征会被压缩成一个固定长度的向量，最终输出分类的概率分布。...与此不同，全卷积网络（FCN）等结构则通过替代全连接层为全卷积层，使得模型能够处理变尺寸的输入图像，并且能够输出对应大小的分割结果。这种结构更适用于像素级的任务，如语义分割或实例分割。...其设计灵感来自于对深度学习在自动驾驶领域的应用，如道路分割。SegNet包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两个部分，其结构与自编码器有些相似。...编码器：编码器由卷积层和池化层组成，用于提取输入图像的高级特征。这些特征在编码器中被下采样，降低了空间分辨率。解码器：解码器与编码器相反，由上采样层和反卷积层组成。...SegNet主要用于图像分割任务，特别是在自动驾驶领域中的道路分割任务。它可以将图像中的每个像素分配到属于哪个语义类别，从而在自动驾驶系统中实现对道路、车辆、行人等的精确识别。
为了解决这个问题，一些研究将MLP和其他特征提取器相结合，如动态时间规整(DTW)。动态时间规整神经网络(DTWNN)利用DTW的弹性匹配技术来动态对齐网络层的输入与权重。...特别的是，基于GRU的序列自编码器专为处理时间序列分类问题而设计。该模型采用GRU作为编码器和解码器，从而能够处理不同长度的输入并产生固定大小的输出。...基于Transformer的自监督学习模型如BERT已被用于处理时间序列分类问题，如BENDER设计了用于时间序列的编码器替代wav2vec，用于处理时间序列数据。...Mekruksavanich比较了4层的CNN-LSTM模型与小模型，发现额外卷积层可提高性能。Chen等人的模型使用并行1D-CNN，每个有不同卷积核和池化大小，提取与不同类型活动相关的特征。...此外，还提出了具有优先级概念的梯度优先粒子群优化方法，用于选择深度学习模型结构。另一种基于节律选择的1D-CNN模型用于使用多通道EEG信号进行自动情感识别。
尽管有无数的神经网络结构，这里有十一种对于任何深度学习工程师来说都应该理解的结构，可以分为四大类: 标准网络、循环网络、卷积网络和自动编码器。...由于其性质，RNNs 通常用于处理顺序任务，如逐字生成文本或预测时间序列数据(例如股票价格)。它们还可以处理任意大小的输入。 ?...传统的CNNs中，最后几层是隐藏层，用来处理“压缩的图像信息”。 ? 卷积神经网络在基于图像的任务上表现良好，例如将图像分类为狗或猫。...自动编码器 10 | 自动编码器(Auto Encoder/AE) 自动编码器的基本思想是将原始的高维数据“压缩”成高信息量的低维数据，然后将压缩后的数据投影到一个新的空间中。...11 | 变分自动编码器(Variational Auto Encoder/VAE) 自动编码器学习一个输入（可以是图像或文本序列）的压缩表示，例如，压缩输入，然后解压缩回来匹配原始输入，而变分自动编码器学习表示的数据的概率分布的参数
故事编码器 如图 2 粉色区域所示，故事编码器 E(·) 对故事 S 进行随机映射，得到低维嵌入向量 h_0。h_0 编码了整个故事，并作为隐藏层的初始状态输入到语境编码器中。...语境编码器 在序列图像生成任务中，角色、动作、背景等信息经常变化，每张图像可能都不相同。这里需要解决两个问题： 如何在背景改变时有效地更新语境信息。...为了解决这两个问题，研究人员使用了一种基于深度 RNN 的语境编码器结构，用于在序列图像生成过程中捕捉语境信息。 这个深度循环神经网络包括两个隐藏层。...由于 h_t 是向量，这个滤波器作为 1D 标准卷积层使用。 Text2Gist 中的这种卷积操作混合了来自 h_t 的全局语境信息，以及来自 i_t 的局部语境信息。...图像和故事文本特征的内积作为输入馈送到全连接层，并使用 sigmoid 非线性函数预测是生成的还是真实的故事对。 算法 StoryGAN 的伪代码如算法 1 所示： ?
编码器将输入映射到称为特征向量或代码的隐变量x中，使用一系列的卷积和池化操作，然后是全连接层。...离散隐空间Wu在他们的开创性工作[3]中引入了3D ShapeNet，这是一种编码网络，它将表示大小为的离散体积网格的三维模型映射到大小4000×1的向量表示中。...其核心网络由3个卷积层（每个卷积层使用3D卷积滤波器）和3个全连接层组成。这种标准的普通架构已经被用于三维形状分类和检索，并用于从以体素网格表示的深度图中进行三维重建。...其他定义模板方法如[70],[57]。 网络架构 基于形变的算法也使用编码器解码器架构。编码器使用连续卷积操作把输入映射到隐空间，解码器通常使用全连接层估计形变域，用球形匹配输入轮廓。...Mandikal等人[21]还结合TL架构和变分自动编码器。基于点云表示的算法可以处理任意拓扑的三维物体。
CNN 有多个层次，从数据中处理和提取特征: 卷积层 有线电视新闻网有一个卷积层，有几个过滤器执行卷积操作。 整流线性单元 CNN 有一个 ReLU 层来执行对元素的操作。输出是一个校正的特征映射。...计算考虑了历史信息，模型大小不会随着输入大小的增加而增加。 下面是谷歌自动完成功能的一个例子: 四、生成性对抗网络(GAN) GAN 是生成式深度学习算法，它创建类似于训练数据的新数据实例。...SOM 为每个节点初始化权值，并从训练数据中随机选择一个向量。 SOM 检查每个节点，以找出哪些权重是最可能的输入向量。获胜的节点称为最佳匹配单元(BMU)。...在可见层，RBM 将重建结果与原始输入进行比较，分析结果的质量。 以下是RBM如何运作图表: 十、自动编码器 自动编码器是一种特殊类型的前馈神经网络，其输入和输出是相同的。...当一个数字的图像不清楚可见，它馈送到自动编码器神经网络。 自动编码器首先对图像进行编码，然后将输入的大小减小为较小的表示形式。 最后，自动编码器对图像进行解码，生成重建图像。
在第2节中，我们回顾了前面提到的三组深度学习模型:卷积神经网络、深度信念网络和深度玻尔兹曼机，以及堆叠式自动编码器。介绍了每一组的基本架构、培训流程、最新发展、优势和局限性。...由于卷积运算的优点，已有一些著作(如[23,24])提出用卷积代替全连接层，以达到更快的学习时间。(ii)池层：池化层负责减少下一个卷积层的输入量的空间维度(宽度×高度)。...基于局部接受域，卷积层中的每个单元接收来自上一层的一组相邻单元的输入。通过这种方式，神经元能够提取基本的视觉特征，如边缘或角落。然后，这些特征被随后的卷积层合并，以检测更高阶的特征。...可以看出，去噪的自编码器最大限度地降低了生成模型的日志可能性。在[56]中，随机破坏过程任意地将一些输入设置为零。然后，去噪自动编码器试图从未损坏的值预测损坏的值，为随机选择的子集的缺失模式。...需要指出的是，在早期的作品(如[57])中已经介绍了使用自动编码器去噪，但[56]的主要贡献在于成功地演示了对深层架构进行无监督预训练的方法，并将去噪的自动编码器与生成模型联系起来。?
我们的总体结构中增加了多解码器和用于训练退相干的辅助网络，并增加了重要的数据增强步骤。在前期工作中，为选择编码器和解码器选择相同的超参数，进一步增加了该方法的输出效果。...论文方法 WaveNet 自编码器 模型中的编码器是一个完整的卷积网络，可以计算任意的长度的序列。该网络有三个区域，每个区域有10个残差层。...残差层下面是一个核大小为50毫秒（800个样本）的平均池，用来获得R64中的编码，并通过乘以12.5实现短时降采样。...结论 我们的研究成果对一些高级任务提供了参考，如由机器实现音乐的改编和自动谱曲。对于第一项任务，通用编码器应该可以胜任，因为它能够以某种方式捕获所需的信息，正如上面的MOS评分表。...通过减小隐式解码空间的大小，解码器变得更加“富有创造性”，输出的音频也会表现出自然而新颖的特性，换句话说，不考虑输出音频和原始音频之间的匹配关系，通用编码器也有望实现第二项任务。
相比循环层，卷积层可以生成的是固定大小的上下文的表征，但是，只要在彼此顶部叠加几层卷积层，就可以增加网络的有效上下文大小。这样就可以准确控制要建模的依赖关系的最大长度。...在最近的一些研究中，卷积神经网络已被用于进行序列建模，如 Bradbury 等人的研究（2016）提出在一连串卷积层之间进行循环 pooling；Kalchbrenner 等人的研究（2016）尝试不借助注意力机制处理神经网络翻译任务...我们选择门控线性单元作为非线性，用它对卷积的输出执行一个简单的门控机制 Oord 等人的研究中也提出了类似的非线性，他们对 A 进行了 tanh 计算，但是 Dauphin 等人的研究表明 GLU 在语言建模任务中的表现更好...为了构建深度卷积网络，我们将每个卷积的输入的 residual connections 添加到卷积块的输出中。 在编码器网络中，我们在每个卷积层填充输入，确保卷积层的输出与输入长度相匹配。...但是，在解码器网络中，我们必须确保解码器没有更多信息。 我们还在大小为 f 的嵌入和大小为 2d 的卷积输出之间的映射中添加了线性映射。
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