在最抽象的意义上，作者发现了如何学习一种介于两种语言之间的潜在空间。 自动编码器 自动编码器是一种广泛的神经网络，在无监督的任务中使用。...中间块是存储压缩表示的瓶颈层。 简单地说，输入(现在由编码器转换)位于瓶颈层的空间被称为潜在空间。 降噪自动编码器 如果一个自动编码器被训练要按照它的输入方式重建输入，它可能会学会什么都不做。...在这种情况下，输出将得到完美的重建，但是在瓶颈层中我们不会有任何有用的特征。为了解决这个问题，我们使用了降噪的自动编码器。首先，通过添加一些噪声来对实际输入进行轻微的破坏。...e()是编码器，d()是解码器。最后，Δ(x hat ,x)是令牌（token）级别交叉熵误差的总和。因为我们有一个输入序列，并且我们得到一个输出序列，所以我们需要确保每个令牌都是正确的。...训练的循环过程: 1.使用语言A的编码器和语言B的解码器来获得翻译 2.训练每一个自动编码器，以使一个未被破坏的句子重新生成一个被损坏的句子 3.通过对步骤1中获得的翻译进行破坏来改进译文，并重新创建它
然而，对于变分自动编码器来说，它是一个全新的图像，由模型作为输入提供的信息形成。 瓶颈Bottleneck 神经网络中最重要的部分，也是具有讽刺意味的最小部分，是瓶颈。...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....将潜在属性表示为概率分布的动机可以通过统计表达式非常容易地理解。 这是如何工作的：我们的目标是确定潜在向量 z 的特征，该向量 z 在给定特定输入的情况下重建输出。...因此，去噪自动编码器可以对传统方法无法去噪的复杂图像进行去噪。 3. 图像和时间序列数据的生成 变分自动编码器可用于生成图像和时间序列数据。...可以对自动编码器瓶颈处的参数化分布进行随机采样，生成潜在属性的离散值，然后转发给解码器，从而生成图像数据。VAE 还可用于对时间序列数据（如音乐）进行建模。 4.
为了更好地理解为什么自编码器是有用的，我们需要一个更加翔实（虽然还没有明确）的定义。 图 1：自动编码器的一般架构。 为了更好地理解自编码器，我们需要了解它的经典架构。如下图 1 所示。...自编码器的主要组成部分有三个：编码器、潜在特征表示和解码器。 图 1：自动编码器的一般架构。 一般来说，我们希望自编码器能够很好地重建输入。...解码器（以及用 表示的网络输出）可以作为潜在特征的第二个通用函数 f 写入 其中， 增加一个「瓶颈（bottleneck）」是通过使潜在特征的维度比输入的维度更低（通常要低得多）来实现的。...事实上，这一层的神经元数量小于输入的大小，这是前面提到的「瓶颈」。 在几乎所有的实际应用中，中间层之后的图层是中间层之前图层的镜像版本。包括中间层在内及之前的所有层构成了所谓的编码器。...这个损失函数应该测量输入 x_i 和输出 x˜i 之间的差异有多大： 其中，FFA、 g 和 f 是由全连接层获得的函数。自编码器广泛使用两种损失函数：均方差和二进制交叉熵。
将机器学习应用于序列时，我们通常希望将输入序列转换为位于不同域中的输出序列; 例如，将一系列声压转换成一系列的单词。当没有单独的目标序列时，我们可以通过尝试预测输入序列中的下一项来获得教学信号。...目标输出序列是提前1步的输入序列。这似乎比试图预测来自其他像素的图像中的一个像素或来自图像的其余部分的图像的一个像素更自然。预测序列中的下一个术语模糊了有监督学习和无监督学习之间的区别。...阅读草书手写是RNN的一项自然任务。输入是笔尖的（x，y，p）坐标序列，其中p表示笔是向上还是向下。输出是一系列字符。...对于预训练任务，实际上有3种不同类型的浅自动编码器： 1.RBM是一种自动编码器:当我们用一阶对比散度训练RBM时，它试图使重构看起来像数据。...它就像一个自动编码器，但它是通过在隐藏层中使用二进制活动来实现的。在最大可能的训练下，RBM不像自动编码器。我们可以用一堆浅层的自动编码器来代替RBM的堆叠。
接下来，我们学习如何对每个特征激活进行加权以获得单一的标量。如果这个标量超过了某个阈值，我们认为输入向量是目标集中的一个正样本。 标准的感知机架构遵循前馈模型，输入被发送到神经元中，经处理后输出。...当没有单独的目标序列时，我们可以通过尝试预测输入序列中的下一项作为网络的学习目标。目标输出序列是输入序列的下一步。...整个网络的每个二进制「结构」都有能量，而二进制阈值的决策规则使网络可以得到能量函数的最小值。利用这类计算的一种简洁方法是使用记忆作为神经网络的能量最小值。使用能量最小值来表示记忆从而内存可寻址。...对于预训练任务，实际上有三种不同类型的浅自动编码器： 受限玻尔兹曼机作为自动编码器：当我们用一步对比散度训练受限玻尔兹曼机时，它试图使重建看起来像数据。...它就像一个自动编码器，但是通过使用隐藏层中的二进制活动来强化正则化。经过最大可能性训练后，受限玻尔兹曼机不像自动编码器。
02 途径 BEV感知中最重要的是如何将2D特征转移到3D空间。...2）多尺度图像编码器：使用fast-ray转换器可将多张图像输入到图像编码器中，最终得到4级特征，然后在图像编码器输出部分采用了三层多尺度FPN结构。...FPN的每一层通过1*1卷积，将以下层上采样后的相同大小的特征进行融合，最终得到F1=4;F1=8;F1=16 3级综合图像特征作为输出。...3）高效BEV编码器：BEV作为4D张量需要大量计算，可使用三位缩减操作加快其运算速度，从而避免3D卷积占用大量内存。...在这种情况下，基于深度监控的解决方案遇到瓶颈，而Fast BEV不引入任何深度信息，可以更好地应用。
内置的组合器，能够自动将所有输入编码器的张量组合在一起，对它们进行处理，并将其返回给输入解码器。 Uber表示，通过组合这些特定于数据类型的组件，用户可以将Ludwig用于各种任务。...比如，组合文本编码器和类别解码器，就可以获得一个文本分类器。 ? 每种数据类型有多个编码器和解码器。例如，文本可以用卷积神经网络（CNN），循环神经网络（RNN）或其他编码器编码。...多种功能，不断拓展 为了让工具变得更好用，Ludwig还提供了各种工具： 用于训练、测试模型和获得预测的命令行程序； 用于评估模型并通过可视化比较预测结果的工具； 用于用户训练或加载模型，并获得对新数据预测的...目前，Ludwig有用于二进制值，浮点数，类别，离散序列，集合，袋（bag），图像，文本和时间序列的编码器和解码器，并且支持选定的预训练模型。...模型使用书名、作者、描述和封面来作为输入，类型和价格作为输出，模型的配置文件是这样的： input_features: – name: title type: text – name:
然后，我们使用传统的手写程序来定义特征。 接下来，我们学习如何对每个特征进行加权以获得单个标量。如果这个数量高于某个阈值，我们认为输入向量是目标类的一个正例。...当把机器学习应用于序列建模时，我们经常会遇到一个问题：想要将一个输入序列转换成一个输出序列，而这两个序列是在不同的领域;例如，将一系列声音转换成一个单词的序列。...随机二元神经元组成的生成神经网络有两种类型：1）基于能量的，其中我们使用对称连接方法连接二元随机神经元，以获得玻尔兹曼机; 2）因果关系，我们在一个有向无环图连接二进制随机神经元，以获得Sigmoid...对于预训练任务，实际上有三种不同类型的浅层自编码器： 1、 RBM作为自动编码器：当我们用one-step contrastive divergence（一阶对比散度）训练一个RBM时，它试图使重建数据使之看起来像原始数据...它就像一个自动编码器，但是它通过使用隐藏层中的二进制活动来强化正则。经过最大似然训练后，RBM与自动编码器不同了。我们可以用一堆浅自动编码器来替代用于预训练的RBM。
之前有一些工作通过使用带有隐式解码器的自动编码器来获得较小的潜在表征，从而可以直接用现有的生成技术进行建模。 Shap-E结合并扩展了之前的几种方法，从而适用于各种复杂三维隐性表征的条件生成。...如上图编码器架构所示，给编码器提供点云和三维资产的渲染视图，输出多层感知器（MLP）的参数，将资产表示为一个隐式函数。...点云和输入的视图都是通过交叉注意力机制来处理的，使用Transformer作为主干，生成向量序列的潜表征，其中序列中的每个向量然后通过一个潜在的瓶颈和投影层，其输出被视为所生成的MLP权重矩阵的一行。...潜表征为shape 1024×1024的序列，可以将其作为1024个token的序列送入Transformer，其中每个token对应于MLP权重矩阵的不同行。...与Point-E不同的是，Shap-E没有把扩散模型输出作为预测的参数，而是选择直接预测x0，在代数上等同于预测扩散模型，但可以在早期实验中生成更多的一致性样本。
在线跟踪涉及分类神经网络，该分类神经网络由训练的自动编码器的编码器部分构成，作为特征提取器和附加分类层。可以进一步调整特征提取器和分类器以适应移动物体的外观变化。...对于有辨别力的跟踪器尤其如此，这些跟踪器通常更强调改进分类器而不是使用的图像特征。虽然许多跟踪器只是使用原始像素作为特征，但有些尝试使用了更多信息功能，例如Haar功能，直方图功能和本地二进制模式。...首先，它使用堆叠去噪自动编码器（stacked denoising autoencoder SDAE）来学习大图像数据集中的通用图像特征作为辅助数据，然后将学到的特征传输到在线跟踪任务。...3.1.2 使用堆叠去噪自动编码器（SDAE）学习通用图像特征 SDAE详细介绍 SDAE的基本构建块是称为去噪自动编码器（DAE）的单层神经网络，它是传统自动编码器的最新变体。...这是一个深思熟虑的选择，因为已经发现过度完备的基础通常可以更好地捕获图像结构。这符合V1视皮层的神经生理机制。然后，每当添加新层时，单位数减少一半，直到只有256个隐藏单位，作为自动编码器的瓶颈。
，这允许将 LSTM 的输出作为输入馈入到当前阶段。...它们有一个输入层、一个隐藏层和一个输出层，主要用于分类、回归和时间序列预测。 RBFN 是如何工作的？ RBFN 通过测量输入与训练集中的例子的相似性来进行分类。...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。...（比如热门的seq2seq模型一样，原始的Transformer模型使用编码器-解码器（encoder–decoder）架构） 自动编码器是如何工作的？...该神经网络由输入层、隐层和输出层三层组成。当输入数据应用于输入层时，获得输出层中的输出数据。隐藏层负责执行所有的计算和“隐藏”任务。 Q4：深度学习模式是如何工作的？
接下来，我们学习如何对每个特征激活向量进行加权计算以获得单个标量值。 如果这个数值高于某个阈值，我们认为输入向量是属于目标类的一个正样本。...当将机器学习应用于序列时，我们经常希望将输入序列转换为不同域中的输出序列。例如，将一系列的声压转换成一系列的单词。 当没有单独的目标序列时，我们可以通过尝试预测输入序列中的下一项来获得学习的信号。...不过，这两种类型都超出了本文阐述的范围。 ▌8. 深度自动编码器 最后，我们来讨论深度自编码器。对于非线性降维，深度自编码器看起来是一种非常好的方式，主要是因为，它们提供了两种灵活的映射方式。...对于预训练任务，实际上有三种不同类型的浅自动编码器： 用玻尔兹曼机作为自编码器：当我们用对比发散来训练一个玻尔兹曼机时，它试图进行数据重建。...压缩自动编码器：另一种正则化自编码器的方法是尝试使隐藏单元的激活对输入尽可能不敏感，但是自编码器不能忽视这些投入，因为他们必须重建这些输入。
1.基于图信息瓶颈的子图识别 Graph Information Bottleneck for Subgraph Recognition 本文由腾讯 AI Lab 和中国科学院自动化研究所合作完成。...离线元强化学习作为一种新颖的范式，可以让智能体以完全不与环境交互的方式快速适应新的未知任务，极大地提升了强化学习算法在真实世界中的应用范围和价值。...3.从理解到改进：序列到序列建模中的编码器特征融合 Understanding and Improving Encoder Layer Fusion in Sequence-to-Sequence Learning...编码器特征融合（EncoderFusion）是提升序列到序列建模中的经典技术之一。尽管其有效性已在各种自然语言处理（NLP）任务上得到的验证，但其原理及规律并没有被深入探究。...基于该发现，我们提出了一种简单直接的融合方法，即只融合编码器词嵌入层到解码器输出层。
即我们先用一个RNN网络作为编码器将输入序列压缩成一个向量，然后将压缩后的向量表示输入到一个作为解码器的RNN网络中产生输出。可以将Seq2Seq模型看成Many2One和One2Many的组合。...2，获得Embedding词向量 那么如何获得Embedding词向量表征呢？一般有3种方法。第一种方法是用Word2Vec或Glove方法预训练词向量，这种方法一般要求关联的语料数据较多。...Attention Model 通过将编码器输出的各个隐含状态加权成context并馈送到解码器作为输入，解决了信息瓶颈问题。...那么如何分配注意力权重呢？我们分配到各个编码器隐含状态的注意力权重之和应当为1。...我们可以利用编码器的隐含状态和上一步的解码器状态作为输入，得到各个编码器隐含状态对应的score，然后对各个score应用softmax函数得到各个注意力权重，从而保证注意力权重之和为1。 ?
而这只是其中一层，实际的 Transformer 编码器会重复 N 层。 最后会得到一个向量序列，其中每个向量都表示一个序列元素（这里是词）。这就是编码器的输出。 然后看向右侧的解码器。...具体来说，对于编码器输出的序列中的每个向量表征，解码器应该关注其中一些。有趣的是，解码器中的所有层关注的都是解码器最终层的输出。 仅编码器 Transformer 暂时请记住这一设计，后面会用。...这里的关键设计是自注意力也能作为跨注意力，并且输入和目标在一定程度上共享参数。...那问题就来了：如果解码器的第 1 层也是关注编码器的最终层（它们可能有非常不同的信息层级），那么这是否会成为一个信息瓶颈呢？...AIGC在营销领域的具体应用有哪些？ 营销人员如何衡量AIGC的成效？ © THE END 转载请联系本公众号获得授权
该架构另一个成功应用案例与初始化方案是 Kaggle Carvana 图像分割竞赛 [9]，本论文作者之一使用它作为解决方案的一部分，获得了第一名。 II....图 1：编码器-解码器神经网络架构，亦称为 U-Net，使用无全连接层的 VGG11 作为编码器。每个蓝色的矩形块代表一个经过一系列变换的多通道特征图。...我们使用 VGG 族 [11] 中非常简单的 CNN 作为 U-Net 网络的编码器，它由 11 个顺序层构成，称为 VGG11，参见图 2。...每个框中的数字表示对应特征图的通道数量。 为了构建解码器，我们移除所有的全连接层，并用包含 512 个通道的单一卷积层来替换它们，该层是网络的瓶颈中间部分，分离编码器与解码器。...在本论文中，通过使用微调（fine-tuning）技术初始化网络编码器的权重，我们展示了如何提升 U-Net 的性能。
如图1所示，S-PLM预训练架构由两个编码器组成（图1a），一个编码蛋白质序列，另一个编码三维蛋白质结构。本研究采用单字母氨基酸序列作为蛋白质序列的输入。...如图1b所示，结构感知模块由瓶颈结构和跳过连接组成，在一个Transformer层中定位两次：在多个头部注意力投影之后和在两个前馈层之后。使用适配器调优来实现S-PLM的序列编码器具有几个优点。...模型的序列编码器是基于预训练的ESM2模型开发的。考虑到计算资源和模型容量的限制，作者选择ESM2-t33-650M-UR50D作为基础PLM模型，该模型有6.5亿个参数。...然后，对蛋白级嵌入应用两个投影层，将其维数变换为最终输出的蛋白级嵌入，其维数为256维，与序列中最终输出的蛋白级嵌入相同。...为了实现这一点，对序列和结构编码器的最后一个投影层获得的蛋白质水平嵌入应用了多视图对比损失函数SimCLR，其中的NT-Xent对多视图对比损失函数进行了改进，该损失函数有助于最大化同一个蛋白质两个视图中蛋白质嵌入的对齐
并且获得了的时间复杂度以及的内存使用率； 提出了self-attention distilling操作全县，它大幅降低了所需的总空间复杂度； 提出了生成式的Decoder来获取长序列的输出，这只需要一步...它可以防止每个位置都关注未来的位置，从而避免了自回归。一个完全连接的层获得最终的输出，它的超大小取决于我们是在执行单变量预测还是在执行多变量预测。...以图中预测168个点为例（7天温度预测），我们将目标序列已知的前5天的值作为“start token”，并将，输入生成式推理解码器。 包含目标序列的时间戳，即目标周的上下文。...注意，我们提出的decoder通过一个前向过程预测所有输出，并且不存在耗时的“dynamic decoding”。 Loss Function 此处选用MSE 损失函数作为最终的Loss。...从上图中,我们发现： Input Length：当预测短序列（如48）时，最初增加编码器/解码器的输入长度会降低性能，但进一步增加会导致MSE下降，因为它会带来重复的短期模式。
ReLSO的主要贡献如下： 基于的编码器的新用途，具有自动编码器类型的瓶颈，用于蛋白质序列的丰富和可解释性编码； 由序列-功能关系组织的潜在空间，这减轻了由于组合爆炸造成的优化困难； 使用基于范数的负采样重塑的凸潜在空间...与其他变换器编码器相比，使用全连接网络(图1a)进一步降低了序列级表示的维数。这相当于通过信息瓶颈传递序列信息，产生信息丰富的低维z。...联合训练自动编码器(JT-AE) ReLSO在蛋白质设计中结合了两个重要因素:（1）序列，（2）适合度信息。...通过用预测网络联合训练自动编码器，由编码器和解码器组成的原始自动编码器架构补充了网络，网络的任务是从z预测适应性。最终目标函数采取以下形式： 这包括重建损失和适应性预测损失。...利用这些正则化和模型的架构，作者团队展示了梯度上升优化如何在蛋白质序列空间中搜索时提供蛋白质优化的改进。
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