编码器：编码器是一个前馈、全连接的神经网络，它将输入压缩为潜在空间表示，并将输入图像编码为降维的压缩表示。压缩后的图像是原始图像的变形版本。 code：网络的这一部分包含输入解码器的简化表示。...解码器：解码器和编码器一样也是一个前馈网络，结构与编码器相似。该网络负责将输入从代码中重建回原始维度。 首先，输入通过编码器进行压缩并存储在称为code的层中，然后解码器从代码中解压缩原始输入。...自编码器的主要目标是获得与输入相同的输出。 通常情况下解码器架构是编码器的镜像，但也不是绝对的。唯一的要求是输入和输出的维度必须相同。...卷积自编码器是采用卷积层代替全连接层，原理和自编码器一样，对输入的象征进行降采样以提供较小维度潜在表示，并强制自编码器学习象征的压缩版本。...训练过程很稳定，没有出现过拟合的迹象 对应的去噪结果图，左边是添加噪声的原始MNIST数字，而右边是去噪自动编码器的输出——可以看到去噪自动编码器能够在消除噪音的同时从图像中恢复原始信号
简而言之，我将解释两个模型，它们使用强大而复杂的方法将二维 CNN 特征直接连接到基于注意力的序列编码器和解码器，以整体表示为指导，并使用 ResNet 和 Transformer 的概念来解决图像文本识别问题...正如我们所看到的，简单地堆叠层并不能减少训练错误和模型过拟合问题。但是为了解决这个问题，我们可以在隐藏层之间添加一个中间归一化层来解决收敛问题以及反向传播时的过度拟合问题。...整个架构分为编码器和解码器两部分。左半部分是“编码器”，右半部分是“解码器”。 编码器：- 它有 N 个堆叠的相同层，其中 N 可以是超参数。它细分为两部分，即多头机制和位置前馈网络。...第一个模型 对ResNet作为编码器和Transformer作为解码器的结合架构的简要解释: ? 整个体系结构分为两个部分。左半部分是编码器，右半部分是解码器。 让我们首先了解编码器的细节。...编码器： ResNet 34 用作特征映射和特征提取机制。3 维特征图是从修改后的 ResNet34 输出的。
具体来说，如果自编码器总共具有N个层（不算输入层），并且 WL 表示第Lth层的连接权重（例如，层 1 是第一隐藏层，则层N / 2是编码层，而层N是输出层），则解码器层权重可以简单地定义为：WN–L+...图17-9 噪音图片（上）和重建图片（下） 稀疏自编码器 通常良好特征提取的另一种约束是稀疏性：通过向损失函数添加适当的项，让自编码器减少编码层中活动神经元的数量。...添加一个编码层（比如，有300个神经元），给编码层的激活函数添加ℓ1正则（解码器就是一个常规解码器）： sparse_l1_encoder = keras.models.Sequential([...然后从平均值μ和标准差σ的高斯分布随机采样实际编码。 之后，解码器正常解码采样的编码。 该图的右侧部分显示了一个训练实例通过此自编码器。...生成器和判别器都使用批归一化，除了生成器的输出层和判别器的输入层。 去除深层架构中的全连接隐藏层。 生成器的输出层使用tanh激活，其它层使用ReLU激活。
单词嵌入才是输入给编码器和解码器的。 ? 图16-3 一个简单的机器翻译模型 在每一步，解码器输出一个输出词典中每个单词的分数，然后softmax层将分数变为概率。...例如，下面的代码创建了一个基本的编码器-解码器模型，相似于图16-3： import tensorflow_addons as tfa encoder_inputs = keras.layers.Input...注意力机制革新了神经网络机器翻译（和NLP的常见任务），特别是对于长句子（超过30个词），带来了非凡的进步。 图16-6展示了注意力机制的架构（稍微简化过，后面会说明）。左边是编码器和解码器。...对齐模型展示在图的右边：一开始是一个时间分布紧密层，其中有一个神经元，它接收所有编码器的输出，加上解码器的上一个隐藏态（即h(2)）。...因为它将编码器输出和解码器的上一隐藏态连了起来，也被称为连接注意力（或相加注意力）。 笔记：如果输入句子有n个单词，假设输出也是这么多单词，则要计算n2个权重。
出于这个原因，我们将创建一个带有编码器 (encoder) 和解码器 (decoder) 两个部分的 seq2seq [博客链接](https://blog.keras.io/a-ten-minute-introduction-to-sequence-to-sequence-learning-in-keras.html...使用编码器模型将输入字（字符序列）编码为状态向量。 2. 将编码器的状态变量传递给解码器。 3. 将起始标志送到解码器以在第一时间步长获得音素预测。 4....可以看到那些发音类似的字母和音素聚类到了一起。现在让我们再次重置一下 TensorFlow 计算图并继续探索其他模型吧！ ? 6....双向编码器 & 注意力解码器 到目前为止，我们的 RNN 模型只运行在一个方向上，我们的编码器和解码器之间的唯一连接是我们在它们之间传递的 2 个状态变量（从编码器的末端开始）。...使用更复杂的模型 将另一个递归层添加到编码器或在解码器后加入一些 1D 卷积层是值得尝试的。 更多的数据 创建一个有更多名字、地方和俚语的数据集应该有帮助。
【导读】近日，人工智能学者Ravindra Kompella发表一篇博客，介绍了作者实现的基于keras的机器翻译例子。作者通过一个seq2seq编码器-解码器网络实现英语到法语的自动翻译。...这篇文章受启发于keras的例子和关于编码器- 解码器网络的论文。目的是从这个例子中获得直观和详细的了解。...我们将通过这个图展现。 ? 图片A：NMT的编码器-解码器训练体系结构—图片版权@ Ravindra Kompella 首先我们要去训练网络。...图片B：NMT的编码器-解码器推断模型架构—图片版权@ Ravindra Kompella 将图B和解码器端的图A进行对比。...观察蓝色的线是如何连接回到下一个时间步长的解码器输入的。因此这个预测字符“V”将在下一个时间步长中作为对解码器的输入。
然后将其隐藏层连接到一个层，该层将数据表示从较低维度解码为其原始维度。因此解码器层的“输出”是来自数据表示z的重建数据x。最终解码器的输出是自动编码器的输出。...构建Autoencoder模型 现在可以通过实例化层和层来构建自动编码器模型。...还有一些要添加的东西。现在已经定义了损失函数，最终可以为模型编写训练函数。...可以做很多事情来改善这个结果，例如添加更多层和/或神经元，或者使用卷积神经网络架构作为自动编码器模型的基础，或者使用不同类型的自动编码器。 总结 自动编码器对降低维数非常有用。...在Keras建立自动编码器。2019年3月19日检索自 https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html Goodfellow，I.
基础知识：了解本文之前最好拥有关于循环神经网络（RNN）和编解码器的知识。 本文是关于如何使用Python和Keras开发一个编解码器模型的实用教程，更精确地说是一个序列到序列（Seq2Seq）。...编码器是用一个嵌入层将单词转换成一个向量然后用一个循环神经网络（RNN）来计算隐藏状态，这里我们将使用长短期记忆（LSTM）层。 然后编码器的输出将被用作解码器的输入。...2.模型开发 在下一节中，我们将创建模型，并在python代码中解释添加的每一层。 2.1-编码器 我们定义的第一层是图像的嵌入层。...2.2-解码器 编码器层的输出将是最后一个时间步的隐藏状态。然后我们需要把这个向量输入解码器。让我们更精确地看一下解码器部分，并了解它是如何工作的。 ?...附录：不使用重复向量的编解码器 在本教程中，我们了解了如何使用RepeatVector层构建编码器-解码器。
对每个句子进行标记并添加START_TOKEN和END_TOKEN以指示每个句子的开头和结尾。 过滤掉包含超过MAX_LENGTH 个令牌的句子。...头部的连接。 最后的线性层。 每个多头注意块都以字典作为输入，包括查询，键和值。...Functional API的一个优点是它在构建模型时验证模型，例如检查每个层的输入和输出形状，并在出现不匹配时引发有意义的错误消息。...我们正在使用Functional API实现我们的编码层，编码器，解码层，解码器和Transformer本身。 ?...2个Dense层然后Dropout 当查询从解码器的第一个注意块接收输出，并且键接收编码器输出时，注意权重表示基于编码器输出给予解码器输入的重要性。
在Keras深度学习库中应用这种结构可能会很困难，因为为了保持Keras库的整洁、简单和易于使用而牺牲了一些灵活性。 在本教程中，您将了解如何在Keras中实现用于文本摘要的编码器-解码器网络结构。...在Keras文本摘要的编码器-解码器模型。 照片由Diogo Freire提供，保留版权。...编码器-解码器结构 ---- 编码器-解码器结构是一种组织循环神经网络用于序列预测问题的方法，其具有输入、输出或输入和输出变量。 该结构涉及两个组件:一个编码器和一个解码器。...解码器读取最后生成的词的表示和嵌入，并使用这些输入生成输出摘要中的每个词。 ? 在Keras中的文本摘要生成模型 有一个问题： Keras不允许递归循环，模型的输出自动作为输入，输入到模型中。...上下文向量可以集中或添加在一起，为解码器提供更广泛的上下文来解释和输出下一个单词。 ? 备选2：递归文本摘要模型A 以下是Keras中API实现这种方法的一些示例代码。 ?
'float32')/255 #训练集图像打平并归一化 x_test = x_test.reshape(-1,784).astype('float32')/255 在这里使用3层全连接层作为编码器的网络结构...解码器网络实质上就是对编码器输出的隐变量进行一次次的上采样，最后输出再还原成和原输入数据相同维度的数据。...同样地，对每一层网络的神经元权重进行正态分布初始化，并将最后一层激活函数换成Sigmoid函数以便于将输出转为像素值： # 解码器网络 Decoder = tf.keras.models.Sequential...将上述的编码器和解码器进行结合便可得到完整的自编码器模型。...图1 自编码器网络 为了方便，可以将编码器和解码器代码封装成类，并将传播过程实现在call函数当中： class Autoencoder(tf.keras.Model): def _
下面就需要一个解码器将这些表示处理成原始大小的图像。这里使用转置卷积（可以将其视为与常规卷积相反的操作）。转置卷积会放大图像，增加其高度和宽度，同时减少其深度或特征图的数量。...([28, 28]) ]) 剩下要做的就是将编码器与解码器连接起来，并将它们作为一个完整的自编码器进行联合训练。...但是在图的的上半部分都是从动物的侧面，这使得区分猫和狗变得更加困难。这里一个非常值得关注的事情是，自编码器在没有给出标签的情况下了解了多少图像类别！...所以只需添加一个重塑层就可以了。现在可以将变分编码器和解码器组合到 VAE 模型中。...然后将沿插值线的每个点传递给解码器，这样可以在猫和树之间生成图像。
右图：分割后的街景图像（图源：Cityscapes Dataset） 在语义分割方面有一些优秀的文章，这篇文章也许是最全面的：资源 | 从全连接层到大型卷积核：深度学习的语义分割全指南 这篇文章的主要内容是如何针对...在 CNN 中，编码器后紧跟着一些全连接层，这些全连接层可以将编码器产生的局部特征混合到全局预测结果中，而全局预测可以告诉我们感兴趣的对象是否存在。 CNN = 编码器 + 分类器 ?...图源：https://www.doc.ic.ac.uk/~jce317/semantic-segmentation.html 解码器的输出是形状为 H*W*C 的体（volume），其中 H 和 W 是输入图像的维度...无论使用解码器对编码器的输出进行上采样，然后将解码器输出维度降为 n 还是将编码器的输出维度直接降为 n 然后用解码器对降维后的输出进行上采样，最终结果都是 H*W*n。...输入图像的高度和宽度对卷积层和最大池化层没什么影响，但对全连接层影响较大，不过因为已经断开最后的全连接层并将所有全连接层转换为 1*1 的卷积层，因此避免了影响。
] 堆栈自动编码器：自编码器的编码器和解码器可以采用深层的架构，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。...卷积自编码器：在编码器和解码器中使用卷积层抽取和还原特征。...即使模型容量大到足以学习一个无意义的恒等函数，非线性且过完备的正则自编码器仍然能够从数据中学到一些关于数据分布的有用信息。常用的正则化有L1正则化和L2正则化。...我们可以不对对损失函数添加惩罚，而是通过改变损失函数的重构误差项，得到一个可以学习一些有用的东西的自编码器。这可以通过给输入象征添加一些噪声并使自编码器学会删除它来实现。...代码实现卷积降噪自编码器 本代码使用fashion_mnist数据集，基于Keras实现。 加载Keras自带的fashion_mnist数据集，并对输入数据添加噪声。
卷积自编码器属于传统自编码器的一个特例，它使用卷积层和池化层替代了原来的全连接层，卷积自编码器能很好的保留二维信号的空间信息。...编码器输出的可视化结果 本节将从重建图像和编码器输出层的二维可视化图像两部分进行展示 预训练部分 重建图像 下图展示了添加噪声的效果(第一行原图,第二行增加噪声的图)....下图展示了,对添加噪声的图片进行重构的结果(第一行增加噪声的图,第二行重构图) 编码器输出层的二维可视化图像 下图展示了添加噪声的效果(第一行原图,第二行增加噪声的图)....可以看到和stacked AE的主要区别在于局部卷积连接，而不所有层都是全连接。...对图像和某些其他数据影响在空间局部的问题，比全连接更合适.因此效果更加优秀.
另一部分叫decoder，也就是把编码器编码的结果还原为原有数据，用数学来表达就是： ，函数g相当于解码器，它的输入是编码器输出结果， 是解码器还原结果，它与输入编码器的数据可能有差异，但主要内容会保持不变...图10-1 编解码器运行示意图 如上图，手写数字图片7经过编码器后，转换成给定维度的张量，例如含有16个元素的一维张量，然后经过解码器处理后还原成一张手写数字图片7，还原的图片与输入的图片图像显示上有些差异...，于是数据从编码器输入，编码器将数据进行计算编号后所得的输出直接传给解码器，解码器进行相对于编码器的逆运算最后得到类似于输入编码器的数据，相应代码如下： ''' 将编码器和解码器前后相连，数据从编码器输入...，编码器运算后把结果直接传递给解码器， 解码器进行编码器的逆运算，最后输出与数据输入时相似的结果 ''' autoencoder = Model(inputs, decoder(encoder(inputs...图片噪音本质上是在像素点上添加一些随机值，这里我们使用高斯分布产生随机值，其数学公式如下： ?
自编码器由编码器模型和解码器模型两个相互连接的人工神经网络组成。自动编码器的目标是找到一种将输入图像编码为压缩格式(也称为潜在空间)的方法，使解码后的图像版本尽可能接近输入图像。...如图所示，编码器模型将输入转换为一个小而密集的表示。解码器模型可以看作是一个生成模型，它能够生成特定的特征。 编码器和解码器网络通常作为一个整体进行训练。...通过这样做，编码器学会了在有限的潜在空间中保留尽可能多的相关信息，并巧妙地丢弃不相关的部分，如噪声。解码器学习采取压缩潜在信息，并重建它成为一个完全无错误的输入。...解码器网络是由784个神经元组成的单一致密层，对应28x28灰度化输出图像。sigmoid激活函数用于比较编码器输入和解码器输出。...解码器添加了一些原始图像中没有的特征，例如下面的第8位和第9位数字几乎无法识别。 ? 在本文中，我描述了一种图像去噪技术，并提供了如何使用Python构建自动编码器的实用指南。
nltk模型架构本文使用的图像描述算法采用了编码器-解码器的架构。...编码器部分使用了预训练的卷积神经网络模型如VGG16，将图像编码为特征向量。解码器部分使用循环神经网络（RNN），通过输入编码后的图像特征向量，逐步生成文本描述。...通过使用编码器-解码器架构和预训练的卷积神经网络模型，我们可以将图像转化为文本描述。通过适当的数据预处理和模型训练，我们能够生成准确、流畅的图像描述。...该示例代码是一个非常简单的计算器实现，实际应用中可能需要添加更多的功能和错误处理。这个示例代码可以作为一个计算器功能的基础，可以根据实际需求进行扩展。...尽管近年来的深度学习模型能够提供相对准确的图像标注，但在某些复杂情景下，模型仍然可能产生错误或含糊的描述。限制于训练数据： Image Caption算法需要大量的标注图像和对应的描述作为训练数据。
为了将主流的TF2.x开发模式讲透，这里选用了与书中一样的模型和MNIST数据集。使用tf.Keras接口进行搭建模型，使用keras和动态图两种方式进行训练模型。...我们以前发表过的一篇文章 1 基础的Keras写法 先来看看最基础的keras写法 1.1 模型结构 解码器与编码器的结构代码如下: batch_size...1.2 组合模型 定义采样器,并将编码器和解码器组合起来,形成变分自编码模型....节提供了2个这种模型的训练方法,都可以使用. 4 使用动态图训练 前面的1,2,3节都是使用keras的方式来训练模型.这种方法看是方便,但不适合模型的调试环节.尤其当训练种出现了None,更是一头雾水...可以为每个BN加入一个istraining参数，来控制模型是否需要更新BN中的均值和方差（因为在测试时不需要更新）；如果在keras模型体系中，则通过设置模型的trainable来控制。
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