深度学习----------------------------编码器、解码器架构

目录

重新考察CNN

编码器:将输入编码成中间表达形式(特征)

解码器:将中间表示解码成输出。


重新考察RNN

编码器:将文本 表示成向量

解码器:向量 表示成输出


编码器-解码器架构

一个模块被分为两块

编码器处理输出
解码器生成输出


总结

使用编码器-解码器架构的模型,编码器负责表示输入,解码器负责输出。


编码器=解码器架构

编码器

python 复制代码
# 编码器
from torch import nn


class Encoder(nn.Module):
    """编码器-解码器结构的基本编码器接口"""

    #  Encoder 类的构造函数,它接受任意数量的关键字参数
    def __init__(self, **kwargs):
        # 调用了父类 nn.Module 的构造函数,确保正确初始化
        super(Encoder, self).__init__(**kwargs)

    # 给一个X,输出其状态

    def forward(self, X, *args):
        # 抛出一个 NotImplementedError 异常,表示该方法需要在子类中进行实现。
        raise NotImplementedError

解码器

python 复制代码
# 解码器
class Decoder(nn.Module):
    def __init__(self, **kwargs):
        super(Decoder, self).__init__(**kwargs)

    # 有一个中介状态,编码器的东西传给解码器,拿到编码器的输出enc_outputs,然后初始化状态。

    def init_state(self, enc_outputs, *args):
        raise NotImplementedError

    # 拿到额外的输出X, state是用来不断更新的

    def forward(self, X, state):
        raise NotImplementedError

合并编码器和解码器

python 复制代码
# 编码器
from torch import nn


# 合并编码器和解码器
class EncoderDecoder(nn.Module):
    """编码器-解码器结构的基类"""

    def __init__(self, encoder, decoder, **kwargs):
        super(EncoderDecoder, self).__init__(**kwargs)
        self.encoder = encoder
        self.decoder = decoder

    def forward(self, enc_X, dec_X, *args):
        # 使用编码器对输入进行编码
        enc_outputs = self.encoder(enc_X, *args)
        # 使用编码器的输出初始化解码器的状态
        dec_state = self.decoder.init_state(enc_outputs, *args)
        # 使用解码器进行解码
        return self.decoder(dec_X, dec_state)

相关推荐
yunhuibin31 分钟前
NIN网络学习
人工智能·python·深度学习·神经网络·学习
王解44 分钟前
第八篇:内外兼修 —— 配置系统与日志监控
人工智能·ai agent·nanobot
zhangshuang-peta1 小时前
人工智能代理的上下文管理突破与长期任务执行
人工智能·ai agent·mcp·peta
隔壁大炮1 小时前
03.深度学习——特点
人工智能·深度学习
两万五千个小时1 小时前
构建mini Claude Code:02 - 把 Bash 拆成专用工具(read_file, write_file 等)
人工智能·python
~央千澈~1 小时前
06实战处理AI音乐技术详解第一阶段:频谱破坏·卓伊凡
人工智能
Hcoco_me1 小时前
车载摄像头核心知识点结构化总结
人工智能·深度学习·数码相机·算法·机器学习·自动驾驶
逻辑君2 小时前
根与星辰【第2章】
人工智能·程序人生
施法老农2 小时前
openclaw和opencode组合使用
人工智能
2501_926978332 小时前
提高认知的位置---存在、认知、程序的逻辑位置
人工智能·经验分享