1、簡介與RNN處理線性序列不同cnn編碼器，RecRNN主要用于處理具有樹形或圖形結(jié)構(gòu)cnn編碼器的數(shù)據(jù)它通過遞歸的方式將子樹或子圖的信息聚合到根節(jié)點(diǎn)cnn編碼器，從而實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜結(jié)構(gòu)的建模自動編碼器簡介自動編碼器是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)模型cnn編碼器，它通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的低維表示來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的降維或特征提取自動編碼器在圖像去噪數(shù)據(jù)壓縮等。

2、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。

3、NLP教程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動生成對聯(lián)實(shí)例 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的序列處理特性使其在生成對聯(lián)任務(wù)中大展身手利用Seq2Seq模型配合注意力機(jī)制， FlyAI項(xiàng)目成功地實(shí)現(xiàn)cnn編碼器了根據(jù)上聯(lián)自動生成下聯(lián)的功能該項(xiàng)目以網(wǎng)絡(luò)收集的對聯(lián)數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練資料，通過詞向量和詞袋編碼，構(gòu)建了編碼器解碼器結(jié)構(gòu)，其中注意力機(jī)制賦予了模型。

4、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM一種特殊的RNN，具備對長期記憶能力，適用于語音文本等序列數(shù)據(jù)處理，通過輸入門遺忘門和輸出門機(jī)制，有效解決梯度消失和爆炸問題自編碼器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)。

5、CNN在計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中廣泛應(yīng)用，通過共享卷積核提取特征，減少參數(shù)，提高效率，具有平移不變性，但存在感受野有限的問題，無法捕獲全局特征視覺Transformer能夠捕獲全局信息，在視覺任務(wù)中表現(xiàn)出色，ViT是首個使用純Transformer結(jié)構(gòu)的模型，將圖片分割為非重疊的patches，每個patch輸入多個transformer編碼器雖然CNN。

6、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。

7、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(jì)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。

8、編碼器將帶噪語音幀序列轉(zhuǎn)化為低維表示TCM模塊在編碼器輸出上操作，獲取過去幀的依賴關(guān)系解碼器重建增強(qiáng)語音幀實(shí)驗(yàn)結(jié)果與優(yōu)勢實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，TCNN在頻域上優(yōu)于現(xiàn)有實(shí)時系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)框架具有較少的可訓(xùn)練參數(shù)，易于適應(yīng)不同幀大小未來研究方向探索TCNN模型在其他語音處理任務(wù)中的應(yīng)用，如去。

9、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。

10、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(jì)，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)。

11、自編碼器的一個典型應(yīng)用是特征降維，和PCA的作用一樣，但是比PCA的性能更強(qiáng)可以想這樣一個場景我們要訓(xùn)練一個CNN模型，這個模型最終可以識別貓狗船等，那么我們需要給它喂入大量的貓狗等圖像，假如這些圖像都是高清的，即數(shù)據(jù)維度很大，那么CNN訓(xùn)練的時間就會變長這時候需要將圖片壓縮一下。

12、視頻異常檢測任務(wù)因其數(shù)據(jù)特性，主要被視作無監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)自編碼器AutoEncoder， AE成為解決此類任務(wù)的有效方法，其核心流程包括重構(gòu)當(dāng)前幀與過去幀然而，由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的強(qiáng)表征能力，當(dāng)輸入為異常幀時，AE仍能產(chǎn)生較小的重構(gòu)誤差，導(dǎo)致檢測結(jié)果不準(zhǔn)確為解決此問題，引入了記憶模塊。

13、Swin Transformer基于Transformer的圖像分類模型，分層Transformer編碼器處理不同尺度特征，獲得ImageNet數(shù)據(jù)集最佳結(jié)果TNT Transformer in Transformer結(jié)合Transformer編碼器與解碼器實(shí)現(xiàn)圖像分類與生成，性能與傳統(tǒng)CNN媲美DeiT Dataefficient Image Transformer基于Transformer的圖像分類模型，小型Transformer。

14、像素CNN 自動編碼器結(jié)合了像素CNN與自編碼器概念，性能優(yōu)于像素RNN和像素CNN深度自回歸網(wǎng)絡(luò)通過結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)快速準(zhǔn)確地生成獨(dú)立樣本，基于最小描述長度原則進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，實(shí)驗(yàn)集包括UCIMNIST和Atari 2600游戲數(shù)據(jù)集深度自編碼器DARNs具有自回歸連接，能夠快速準(zhǔn)確地生成獨(dú)立樣本，遵循最小描述長度。

15、隨著工業(yè)過程和日常生活數(shù)字化程度的提升，大量具有時間序列結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)被收集，例如汽車行駛時的GPS記錄為了更好地分析這些數(shù)據(jù)，進(jìn)行異常檢測變得尤為重要本文介紹了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常檢測方法，特別是使用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN和長短期記憶模型LSTM的自編碼器Autoencoder，AE框架自。

16、Transducer結(jié)構(gòu)以CTC損失函數(shù)為基礎(chǔ)，但對CTC假設(shè)的不合理性進(jìn)行了修正CTC假設(shè)標(biāo)簽之間獨(dú)立，而Transducer則考慮到語言系統(tǒng)中上下文關(guān)系的存在Transducer的表達(dá)式顯示，當(dāng)前時刻的輸出不僅依賴歷史輸入，還依賴歷史輸出結(jié)構(gòu)上，Transducer的編碼器可以是CNNDNNRNN或Transformer，解碼器可為RNN或Transformer。