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1、CNN编码器与解码器 神经网络为线性变换cnn编码器，当输入向量维度高于输出向量维度时cnn编码器，神经网络相当于一个编码器，实现高维特征cnn编码器的低维特征提取反之，输入向量维度小于输出维度，神经网络相当于一个解码器，实现低维特征的高维重建 在数学中， f*gn 为 f，g 的卷积，在连续空间定义为 离散定义为。

2、卷积神经网络CNN是一种专门处理网格状数据如图像的神经网络其工作原理是通过一系列过滤器逐层提取图像中的特征，从简单的边缘和线条，到更复杂的形状和模式每一层包括卷积层池化层和全连接层最终，CNN通过分析提取的特征进行预测循环神经网络RNN是用于处理顺序数据的神经网络，例如时。

3、深度学习揭秘编码器解码器架构的奥秘在深度学习的广阔天地中，编码器解码器EncoderDecoder这一架构犹如一座桥梁，连接着输入与输出，引领着众多模型的发展脉络从CNN的别具一格，到RNN的灵活应用，编码器解码器的魔力无处不在编码器解码器的精髓作为模型设计的核心组件，编码器解码器由两。

4、TNG采用的卷积神经网络CNN算法，是深度学习技术中的代表，其结构如图1所示CNN通过卷积池化非线性函数和归一化层等模块，最终输出特征表示，如在人脸识别中，CNN提取特征进行人脸图片识别深度学习图像压缩的完整框架包括CNN编码器量化反量化CNN解码器熵编码码字估计码率失真优化等模块。

5、Transformers用于自然语言处理任务，通过自注意力机制分析输入文本不同部分之间的关系，每个层包含自注意力机制和前馈神经网络关键创新在于使用自注意力机制处理长序列文本编码器解码器架构用于将一种语言的输入文本转换为另一种语言的文本由编码器和解码器组成，编码器生成上下文向量，解码器根据上下文。

6、卷积自动编码器Convolutional autoencoder， CAE是一种基于自编码器的改进模型，它利用卷积神经网络CNN的特性来提取输入图像的特征，尤其在面部草图绘制中展现出了显著的优势CAE通过无监督学习，不仅能够复现输入信号，还能捕捉到信号的内在结构，其权值优化主要依赖于输入信号本身，而非预设的监督。

7、自编码器AE无监督学习算法，用于数据降维和特征提取，结构包括编码器和解码器两部分，编码器压缩数据为低维度特征向量，解码器重构数据生成对抗网络GAN生成式模型，目标是生成高质量的图像音频视频等数据，由生成器和判别器组成，通过博弈过程优化生成器的生成能力强化学习RL用于。

8、Transformer结构包括词嵌入位置嵌入编码器和解码器词嵌入表示单词的向量表示，位置嵌入提供位置信息，编码器通过多个块将输入映射到隐藏层，解码器根据已翻译单词逐步生成下一个单词三特征提取过程 特征提取是NLP任务的关键步骤，涉及卷积池化和全连接层等CNN通过卷积层捕获局部特征，池化层降低。

9、深度学习的自动编码器通信系统在现实中面临着严峻的物理攻击威胁这种攻击者巧妙地注入精心设计的扰动信号，对系统的稳定性和效率产生显著影响本文的核心聚焦于端到端的系统架构，包括发射机经历AWGN的信道，以及基于神经网络的编码器和解码器研究者们运用了多层感知器MLP和卷积神经网络CNN构建的。

10、2 循环神经网络包括简单循环神经网络长短时记忆网络LSTM和门控循环单元GRU这类网络适合处理序列数据，能够捕捉时间依赖性3 自编码器包括稀疏自编码器和变分自编码器等自编码器用于数据压缩和降噪4 生成对抗网络GAN由生成器和判别器组成，用于生成逼真的新数据样本。

11、严格意义上，满足因果关系的卷积神经网络CNN并非自回归AR模型的一种自回归通常利用自身的历史信息预测当前状态，最典型的例子是基于编码器解码器的Transformer模型在Transformer模型的解码器部分，每次解码都需要输入上一个解码的标签，以此预测当前标签与此不同，满足因果关系的CNN模型采用当前。

12、目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络CNN 递归神经网络RNN深信度网络DBN 深度自动编码器AutoEncoder 和生成对抗网络GAN 等递归神经网络实际上包含了两种神经网络一种是循环神经网络Recurrent NeuralNetwork 另一种是结构递归神经网络Recursive Neural Network，它。

13、生成对抗网络GAN， Generative Adversarial Networks是一种无监督学习算法，是深度学习模型，近年来十分热门深度神经网络模型包括卷积神经网络CNN递归神经网络RNN深信度网络DBN深度自动编码器AutoEncoder和生成对抗网络GAN等递归神经网络实际包含了循环神经网络和结构递归神经网络，后者。

14、基于深度学习的CT图像重建，已有多个工作发表本文主要介绍两个关于深度重建的论文一种是将自编码器与残差卷积网络结合，用于处理低剂量CT图像的后处理方法另一种是结合深度学习与迭代重建方法，用于稀疏角CT迭代重建的网络展开REDCNN架构与效果 REDCNN结合自编码器与残差卷积网络，用于处理低剂量CT。

15、传统CNN在纹理形状和尺寸变化的病变处理上存在不足，而Transformer经过训练能应对下游任务但单纯用Transformer编码和解码高分辨率图像效果不佳，因为其忽视了像素位置信息TransUnet通过UNet架构设计，将Transformer编码的自注意力特征上采样并与CNN编码路径的高分辨率特征融合，以实现精确定位TransUnet的结构。

16、CEDN是一种全卷积编码器解码器网络，用于端到端的轮廓检测训练它利用来自PASCAL VOC中修正的不准确多边形标注的数据进行训练通过结合编码器提取的特征和解码器生成的预测，CEDN能够有效地检测和细化轮廓实验结果展示了其在轮廓检测任务上的性能，特别是在输入图像与生成的轮廓预测之间的准确匹配上。

17、Transformer则以自注意力机制为核心，适用于自然语言处理，能捕捉上下文关联性其编码器和解码器结构使得它在处理变长序列时表现出色，训练效率较高，但模型复杂度较高，对计算资源要求较高在实际应用中，CNN适合图像分类，RNN适用于文本和语音处理，而Transformer则广泛用于机器翻译和文本生成选择哪种。

18、sentMixup同样填充两个句子到相同长度，通过LSTMCNN编码器传递word embeddings，组合最后的隐藏状态作为sentence embedding，传递到最终的分类层8 生成式的方法这种方法尝试生成额外的训练数据同时保留原始类别的标签Conditional Pretrained Language ModelsAnabyTavor等人在quotNot Enough Datacnn编码器？ Deep。