1、CNN編碼器與解碼器 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為線性變換cnn編碼器，當(dāng)輸入向量維度高于輸出向量維度時cnn編碼器，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相當(dāng)于一個編碼器，實(shí)現(xiàn)高維特征cnn編碼器的低維特征提取反之，輸入向量維度小于輸出維度，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相當(dāng)于一個解碼器，實(shí)現(xiàn)低維特征的高維重建 在數(shù)學(xué)中， f*gn 為 f，g 的卷積，在連續(xù)空間定義為 離散定義為。

2、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN是一種專門處理網(wǎng)格狀數(shù)據(jù)如圖像的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其工作原理是通過一系列過濾器逐層提取圖像中的特征，從簡單的邊緣和線條，到更復(fù)雜的形狀和模式每一層包括卷積層池化層和全連接層最終，CNN通過分析提取的特征進(jìn)行預(yù)測循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN是用于處理順序數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，例如時。

3、深度學(xué)習(xí)揭秘編碼器解碼器架構(gòu)的奧秘在深度學(xué)習(xí)的廣闊天地中，編碼器解碼器EncoderDecoder這一架構(gòu)猶如一座橋梁，連接著輸入與輸出，引領(lǐng)著眾多模型的發(fā)展脈絡(luò)從CNN的別具一格，到RNN的靈活應(yīng)用，編碼器解碼器的魔力無處不在編碼器解碼器的精髓作為模型設(shè)計的核心組件，編碼器解碼器由兩。

4、TNG采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN算法，是深度學(xué)習(xí)技術(shù)中的代表，其結(jié)構(gòu)如圖1所示CNN通過卷積池化非線性函數(shù)和歸一化層等模塊，最終輸出特征表示，如在人臉識別中，CNN提取特征進(jìn)行人臉圖片識別深度學(xué)習(xí)圖像壓縮的完整框架包括CNN編碼器量化反量化CNN解碼器熵編碼碼字估計碼率失真優(yōu)化等模塊。

5、Transformers用于自然語言處理任務(wù)，通過自注意力機(jī)制分析輸入文本不同部分之間的關(guān)系，每個層包含自注意力機(jī)制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵創(chuàng)新在于使用自注意力機(jī)制處理長序列文本編碼器解碼器架構(gòu)用于將一種語言的輸入文本轉(zhuǎn)換為另一種語言的文本由編碼器和解碼器組成，編碼器生成上下文向量，解碼器根據(jù)上下文。

6、卷積自動編碼器Convolutional autoencoder， CAE是一種基于自編碼器的改進(jìn)模型，它利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的特性來提取輸入圖像的特征，尤其在面部草圖繪制中展現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢CAE通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)，不僅能夠復(fù)現(xiàn)輸入信號，還能捕捉到信號的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，其權(quán)值優(yōu)化主要依賴于輸入信號本身，而非預(yù)設(shè)的監(jiān)督。

7、自編碼器AE無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于數(shù)據(jù)降維和特征提取，結(jié)構(gòu)包括編碼器和解碼器兩部分，編碼器壓縮數(shù)據(jù)為低維度特征向量，解碼器重構(gòu)數(shù)據(jù)生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN生成式模型，目標(biāo)是生成高質(zhì)量的圖像音頻視頻等數(shù)據(jù)，由生成器和判別器組成，通過博弈過程優(yōu)化生成器的生成能力強(qiáng)化學(xué)習(xí)RL用于。

8、Transformer結(jié)構(gòu)包括詞嵌入位置嵌入編碼器和解碼器詞嵌入表示單詞的向量表示，位置嵌入提供位置信息，編碼器通過多個塊將輸入映射到隱藏層，解碼器根據(jù)已翻譯單詞逐步生成下一個單詞三特征提取過程 特征提取是NLP任務(wù)的關(guān)鍵步驟，涉及卷積池化和全連接層等CNN通過卷積層捕獲局部特征，池化層降低。

9、深度學(xué)習(xí)的自動編碼器通信系統(tǒng)在現(xiàn)實(shí)中面臨著嚴(yán)峻的物理攻擊威脅這種攻擊者巧妙地注入精心設(shè)計的擾動信號，對系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效率產(chǎn)生顯著影響本文的核心聚焦于端到端的系統(tǒng)架構(gòu)，包括發(fā)射機(jī)經(jīng)歷AWGN的信道，以及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編碼器和解碼器研究者們運(yùn)用了多層感知器MLP和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN構(gòu)建的。

10、2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括簡單循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)長短時記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM和門控循環(huán)單元GRU這類網(wǎng)絡(luò)適合處理序列數(shù)據(jù)，能夠捕捉時間依賴性3 自編碼器包括稀疏自編碼器和變分自編碼器等自編碼器用于數(shù)據(jù)壓縮和降噪4 生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN由生成器和判別器組成，用于生成逼真的新數(shù)據(jù)樣本。

11、嚴(yán)格意義上，滿足因果關(guān)系的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN并非自回歸AR模型的一種自回歸通常利用自身的歷史信息預(yù)測當(dāng)前狀態(tài)，最典型的例子是基于編碼器解碼器的Transformer模型在Transformer模型的解碼器部分，每次解碼都需要輸入上一個解碼的標(biāo)簽，以此預(yù)測當(dāng)前標(biāo)簽與此不同，滿足因果關(guān)系的CNN模型采用當(dāng)前。

12、目前經(jīng)常使用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN深信度網(wǎng)絡(luò)DBN 深度自動編碼器AutoEncoder 和生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN 等遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際上包含了兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一種是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Recurrent NeuralNetwork 另一種是結(jié)構(gòu)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Recursive Neural Network，它。

13、生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN， Generative Adversarial Networks是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，是深度學(xué)習(xí)模型，近年來十分熱門深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN深信度網(wǎng)絡(luò)DBN深度自動編碼器AutoEncoder和生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN等遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際包含了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和結(jié)構(gòu)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，后者。

14、基于深度學(xué)習(xí)的CT圖像重建，已有多個工作發(fā)表本文主要介紹兩個關(guān)于深度重建的論文一種是將自編碼器與殘差卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，用于處理低劑量CT圖像的后處理方法另一種是結(jié)合深度學(xué)習(xí)與迭代重建方法，用于稀疏角CT迭代重建的網(wǎng)絡(luò)展開REDCNN架構(gòu)與效果 REDCNN結(jié)合自編碼器與殘差卷積網(wǎng)絡(luò)，用于處理低劑量CT。

15、傳統(tǒng)CNN在紋理形狀和尺寸變化的病變處理上存在不足，而Transformer經(jīng)過訓(xùn)練能應(yīng)對下游任務(wù)但單純用Transformer編碼和解碼高分辨率圖像效果不佳，因?yàn)槠浜鲆暳讼袼匚恢眯畔ransUnet通過UNet架構(gòu)設(shè)計，將Transformer編碼的自注意力特征上采樣并與CNN編碼路徑的高分辨率特征融合，以實(shí)現(xiàn)精確定位TransUnet的結(jié)構(gòu)。

16、CEDN是一種全卷積編碼器解碼器網(wǎng)絡(luò)，用于端到端的輪廓檢測訓(xùn)練它利用來自PASCAL VOC中修正的不準(zhǔn)確多邊形標(biāo)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練通過結(jié)合編碼器提取的特征和解碼器生成的預(yù)測，CEDN能夠有效地檢測和細(xì)化輪廓實(shí)驗(yàn)結(jié)果展示了其在輪廓檢測任務(wù)上的性能，特別是在輸入圖像與生成的輪廓預(yù)測之間的準(zhǔn)確匹配上。

17、Transformer則以自注意力機(jī)制為核心，適用于自然語言處理，能捕捉上下文關(guān)聯(lián)性其編碼器和解碼器結(jié)構(gòu)使得它在處理變長序列時表現(xiàn)出色，訓(xùn)練效率較高，但模型復(fù)雜度較高，對計算資源要求較高在實(shí)際應(yīng)用中，CNN適合圖像分類，RNN適用于文本和語音處理，而Transformer則廣泛用于機(jī)器翻譯和文本生成選擇哪種。

18、sentMixup同樣填充兩個句子到相同長度，通過LSTMCNN編碼器傳遞word embeddings，組合最后的隱藏狀態(tài)作為sentence embedding，傳遞到最終的分類層8 生成式的方法這種方法嘗試生成額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)同時保留原始類別的標(biāo)簽Conditional Pretrained Language ModelsAnabyTavor等人在quotNot Enough Datacnn編碼器？ Deep。