注意力機(jī)制Attention也被引入到循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中lstm編碼器，它可以通過學(xué)習(xí)序列中不同部分lstm編碼器的相對(duì)重要性lstm編碼器，使得網(wǎng)絡(luò)可以更好地處理序列數(shù)據(jù)例如，自注意力機(jī)制selfattention可以在 LSTM 或 Transformer 等模型中被引入，以提高模型的表達(dá)能力編碼器解碼器EncoderDecoder結(jié)構(gòu)也被廣泛用于處理序列數(shù)據(jù)，它。

為何decoderonly備受青睞零樣本zeroshot表現(xiàn)更強(qiáng)Decoderonly模型能夠在沒有額外訓(xùn)練的情況下展現(xiàn)出色的泛化能力 效率與參數(shù)更精簡(jiǎn)通過深度編碼器與淺層解碼器的組合，它在保持性能的同時(shí)減少了不必要的復(fù)雜性 兼容性廣泛無論是生成還是理解任務(wù)，它都能靈活適應(yīng)，成為多任務(wù)處理。

在時(shí)間序列建模的畫卷中，預(yù)設(shè)任務(wù)的多樣性令人矚目預(yù)測(cè)未來值如THOC的TSS和STraTS的膨脹RNN和Transformer和序列重構(gòu)如TimeNet的RNN自編碼器是基礎(chǔ)策略自編碼器，如PTLSTMSAE和Autowarp，通過重構(gòu)誤差學(xué)習(xí)表示，但如何優(yōu)化這一過程，如Abdulaal的譜分析自編碼器和DTCR的Kmeans約束，成為研究。

你好，lstm編碼器我覺得這兩者是沒有區(qū)別的都表現(xiàn)的是一種自覺或者是感知是一種對(duì)前途的改知自己選擇的路堅(jiān)持走下去有時(shí)候，我們做出的最艱難的決定，最終會(huì)成為我們做過最漂亮的事2，無事心不空，有事心不亂不管發(fā)生什么，都不要放棄，堅(jiān)持走下去，肯定會(huì)有意想不到的風(fēng)景也許不是你本來想走。

這四種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)十分常見，應(yīng)用也十分廣泛當(dāng)然關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)，不可能幾篇帖子就講解完，這里知識(shí)講解一些基礎(chǔ)知識(shí)，幫助大家快速入zhuang門bi后面的帖子將對(duì)深度自動(dòng)編碼器，Hopfield 網(wǎng)絡(luò)長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM進(jìn)行講解 已贊過 已踩過lt 你對(duì)這個(gè)回答的評(píng)價(jià)是？ 評(píng)論 收起。