編碼器解碼器架構(gòu)在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中很常見(jiàn)深度編碼器，特別是對(duì)于序列到序列的問(wèn)題深度編碼器，如機(jī)器翻譯這種架構(gòu)包含一個(gè)編碼器和一個(gè)解碼器深度編碼器，編碼器處理輸入序列并生成緊湊表示，解碼器根據(jù)此表示生成輸出序列這使得模型能夠?qū)⒁环N語(yǔ)言的輸入文本翻譯成另一種語(yǔ)言的相應(yīng)文本總結(jié)，這五種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)各有特色，在圖像深度編碼器；自編碼器AE無(wú)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(duì)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(guò)博弈過(guò)程優(yōu)化生成器的生成能力強(qiáng)化學(xué)習(xí)RL用于。

深度學(xué)習(xí)，英文名為Deep Learning，簡(jiǎn)稱(chēng)DL，是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的一個(gè)概念它基于多隱層的多層感知器，通過(guò)組合低層特征形成更抽象的高層表示屬性類(lèi)別或特征，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示深度學(xué)習(xí)概念由Hinton等人于2006年提出，包括深度置信網(wǎng)絡(luò)DBN和多層自動(dòng)編碼器，以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中；UNet++一種深度監(jiān)督的編碼器解碼器網(wǎng)絡(luò)，用于醫(yī)療影像分割其架構(gòu)通過(guò)一系列嵌套和密集跳躍鏈接連接編碼器和解碼器子網(wǎng)絡(luò)UNet++旨在減少特征映射之間的語(yǔ)義差距，提高分割精度實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，UNet++在深度監(jiān)督下，平均IoU值分別比UNet和寬UNet高出39和34點(diǎn)UNet++包含編碼器和解碼器跳躍。

編碼器sense

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(wú)處不在編碼器解碼器的精髓作為模型設(shè)計(jì)的核心組件，編碼器解碼器由兩。

降噪自編碼器Denoising AutoEncoder， DAE面對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)中的噪聲，通過(guò)在輸入數(shù)據(jù)中加入隨機(jī)噪聲，訓(xùn)練模型預(yù)測(cè)出未被噪聲影響的原始數(shù)據(jù)其核心目標(biāo)是通過(guò)最小化重構(gòu)誤差，增強(qiáng)模型在面臨噪聲時(shí)的魯棒性堆棧自編碼器Stacked AutoEncoder采用貪心逐層堆疊訓(xùn)練方法，逐層優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，以構(gòu)建深層的。

深度編碼器信號(hào)生成速度和長(zhǎng)度

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(guò)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(shí)別中，CNN提取特征進(jìn)行人臉圖片識(shí)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(jì)碼率失真優(yōu)化等模塊。

UNet網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)包含編碼器解碼器和跳躍連接三部分編碼器通過(guò)4個(gè)階段提取圖像特征，每個(gè)階段包括兩個(gè)3x3卷積和下采樣層，輸出特征圖尺度和通道數(shù)均按特定比例變化解碼器同樣分4個(gè)階段，結(jié)構(gòu)與編碼器對(duì)稱(chēng)，采用反卷積恢復(fù)圖像信息，每階段輸出特征圖尺度和通道數(shù)變化與編碼器相反編碼器和解碼器間通過(guò)。