大模型开发 - 一文搞懂Encoder-Decoder工作原理_大模型encoder和decoder-CSDN博客

intro

进行编码和解码与直接传输原始数据相比，有几个关键区别：

数据的表示形式： 在进行编码和解码时，数据被映射到一个潜在空间中的表示形式。编码器将原始数据转换为这个潜在表示，而解码器则将潜在表示还原为原始数据。这个潜在表示可能是数据的压缩版本，包含了数据的关键特征。
特征学习： 编码的过程可以视为对数据进行特征学习的一种方式。通过学习数据的潜在表示，系统可以捕捉数据中的模式和特征，这对于后续的任务如分类、聚类等可能很有用。
维度的减少： 编码的过程通常伴随着将数据从高维度映射到低维度的过程。这可以帮助减少数据的存储和传输成本，并提供对数据的紧凑表示。
去噪和重建： 编码和解码过程可以用于去除数据中的噪音，同时尽可能精确地还原原始数据。这在传输过程中可能有一些优势，特别是在噪音环境下。
生成新样本： 解码器可以用来生成与训练数据相似但不完全相同的新样本。这对于生成模型和一些创造性的应用是有意义的。
总体而言，编码和解码的过程不仅仅是数据传输，更是数据处理和学习的一种方式，可以提取数据的潜在结构和特征。这种方法对于在有限资源条件下进行有效的数据表示和传输很有帮助。

autoencoder 的主要用途：

数据降维： Autoencoder 通过学习数据的紧凑表示，将高维度的输入数据映射到低维度的潜在空间。这种降维有助于减少数据的存储空间、降低计算成本，并提取数据的关键特征。
特征学习： Autoencoder 的编码器部分可以被视为一个特征提取器，它可以学习数据中的有用特征。这对于后续的监督学习任务如分类、聚类等可能很有帮助。
数据去噪： Autoencoder 可以用于去除输入数据中的噪音。通过在训练中将受损的或噪音数据作为输入，模型学会重建原始干净的数据，从而去除噪音。
生成模型： 一些变种的 autoencoder，如生成对抗网络（GANs），可以用于生成与训练数据相似但不完全相同的新样本。这对于生成图像、文本等具有创造性的应用很有意义。
数据压缩和传输： Autoencoder 可以用于将数据压缩为更小的表示形式，从而在有限的带宽或存储条件下更有效地传输数据。
异常检测： Autoencoder 在学习正常数据的表示时，对于不符合正常模式的异常数据可能产生较高的重构误差，因此可以用于异常检测。

总体而言，autoencoder 是一种多功能的神经网络模型，可以适用于多种无监督学习和生成任务。其能力在于学习数据的潜在结构，提供了一种强大的工具来处理各种数据。

算法

梯度。In training a stacked autoencoder, conventional gradient-based optimization methods, such as SGD and L-BFGS, suffer from the gradient diffusion and can easily be trapped into a poor local optimum on a network with randomly initialized weights and biases.
Layer wise。 To alleviate this problem and improve convergence rate, Hinton et al. Proposed a greedy layer-wise learning process to learning a deep belief network and experimentally showed its good performance [27]。

code

ziniuwan/maed: [ICCV 2021] Encoder-decoder with Multi-level Attention for 3D Human Shape and Pose Estimation (github.com)

VAE

【学习笔记】生成模型——变分自编码器 (gwylab.com)

VAE 采用了编码器、概率潜在空间和解码器。在训练过程中，编码器预测每个图像的均值和方差。然后从高斯分布中对这些值进行采样，并将其传递到解码器中，其中输入的图像预计与输出的图像相似。这个过程包括使用KL Divergence来计算损失。VAEs的一个显著优势在于它们能够生成各种各样的图像。在采样阶段简单地从高斯分布中采样，解码器创建一个新的图像。