cnn编码器与transformer结合的缺点

1、简介与RNN处理线性序列不同cnn编码器，RecRNN主要用于处理具有树形或图形结构cnn编码器的数据它通过递归的方式将子树或子图的信息聚合到根节点cnn编码器，从而实现对复杂结构的建模自动编码器简介自动编码器是一种无监督学习的网络模型cnn编码器，它通过学习数据的低维表示来实现数据的降维或特征提取自动编码器在图像去噪数据压缩等。

2、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。

3、NLP教程神经网络自动生成对联实例 循环神经网络CNN的序列处理特性使其在生成对联任务中大展身手利用Seq2Seq模型配合注意力机制， FlyAI项目成功地实现cnn编码器了根据上联自动生成下联的功能该项目以网络收集的对联数据集作为训练资料，通过词向量和词袋编码，构建了编码器解码器结构，其中注意力机制赋予了模型。

4、长短时记忆网络LSTM一种特殊的RNN，具备对长期记忆能力，适用于语音文本等序列数据处理，通过输入门遗忘门和输出门机制，有效解决梯度消失和爆炸问题自编码器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。

5、CNN在计算机视觉任务中广泛应用，通过共享卷积核提取特征，减少参数，提高效率，具有平移不变性，但存在感受野有限的问题，无法捕获全局特征视觉Transformer能够捕获全局信息，在视觉任务中表现出色，ViT是首个使用纯Transformer结构的模型，将图片分割为非重叠的patches，每个patch输入多个transformer编码器虽然CNN。

6、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。

7、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。

8、编码器将带噪语音帧序列转化为低维表示TCM模块在编码器输出上操作，获取过去帧的依赖关系解码器重建增强语音帧实验结果与优势实验结果表明，TCNN在频域上优于现有实时系统网络框架具有较少的可训练参数，易于适应不同帧大小未来研究方向探索TCNN模型在其他语音处理任务中的应用，如去。

9、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。

10、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。

11、自编码器的一个典型应用是特征降维，和PCA的作用一样，但是比PCA的性能更强可以想这样一个场景我们要训练一个CNN模型，这个模型最终可以识别猫狗船等，那么我们需要给它喂入大量的猫狗等图像，假如这些图像都是高清的，即数据维度很大，那么CNN训练的时间就会变长这时候需要将图片压缩一下。

12、视频异常检测任务因其数据特性，主要被视作无监督学习任务自编码器AutoEncoder， AE成为解决此类任务的有效方法，其核心流程包括重构当前帧与过去帧然而，由于卷积神经网络CNN的强表征能力，当输入为异常帧时，AE仍能产生较小的重构误差，导致检测结果不准确为解决此问题，引入了记忆模块。

13、Swin Transformer基于Transformer的图像分类模型，分层Transformer编码器处理不同尺度特征，获得ImageNet数据集最佳结果TNT Transformer in Transformer结合Transformer编码器与解码器实现图像分类与生成，性能与传统CNN媲美DeiT Dataefficient Image Transformer基于Transformer的图像分类模型，小型Transformer。

14、像素CNN 自动编码器结合了像素CNN与自编码器概念，性能优于像素RNN和像素CNN深度自回归网络通过结构设计快速准确地生成独立样本，基于最小描述长度原则进行参数估计，实验集包括UCIMNIST和Atari 2600游戏数据集深度自编码器DARNs具有自回归连接，能够快速准确地生成独立样本，遵循最小描述长度。

15、随着工业过程和日常生活数字化程度的提升，大量具有时间序列结构的数据被收集，例如汽车行驶时的GPS记录为了更好地分析这些数据，进行异常检测变得尤为重要本文介绍了一种基于深度神经网络的异常检测方法，特别是使用了卷积神经网络CNN和长短期记忆模型LSTM的自编码器Autoencoder，AE框架自。

16、Transducer结构以CTC损失函数为基础，但对CTC假设的不合理性进行了修正CTC假设标签之间独立，而Transducer则考虑到语言系统中上下文关系的存在Transducer的表达式显示，当前时刻的输出不仅依赖历史输入，还依赖历史输出结构上，Transducer的编码器可以是CNNDNNRNN或Transformer，解码器可为RNN或Transformer。