MLP decoder

时间: 2023-11-12 13:04:17 浏览: 100
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MLP decoder是指只包含MLP层的轻量化解码器，它是Transformer模型中的一部分。相比于传统的卷积神经网络，Transformer具有更大的感受野，因此可以使用更简单的MLP decoder来减少计算量。在Transformer模型中，encoder采用CNN和MiT，而decoder则采用MLP decoder。在全局推理时，MLP decoder可以更好地提供更大的感受野，从而提高模型的效果。
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The proposed All-MLP decoder consists of four main steps. First, multi-level features Fi from the MiT encoder go through an MLP layer to unify the channel dimension. Then, in a second step, features are up-sampled to 1/4th and concatenated together. Third, a MLP layer is adopted to fuse the concatenated features F. Finally, another MLP layer takes the fused feature to predict the segmentation mask M with a H 4 × W 4 × Ncls resolution, where Ncls is the number of categories. This lets us formulate the decoder as: Fˆ i = Linear(Ci , C)(Fi), ∀i Fˆ i = Upsample( W 4 × W 4 )(Fˆ i), ∀i F = Linear(4C, C)(Concat(Fˆ i)), ∀i M = Linear(C, Ncls)(F), (4) where M refers to the predicted mask, and Linear(Cin, Cout)(·) refers to a linear layer with Cin and Cout as input and output vector dimensions respectively.翻译

提出的All-MLP解码器包括四个主要步骤。首先，来自MiT编码器的多级特征Fi通过MLP层进行处理，以统一通道维度。然后，在第二步中，特征被上采样到1/4并连接在一起。第三步采用MLP层来融合连接的特征F。最后，另一个...
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class Model_Adp(nn.Module): def __init__(self, SE, args, window_size = 3, T = 12, N=None): super(Model_Adp, self).__init__() L = args.L K = args.K d = args.d D = K * d self.num_his = args.num_his self.SE = SE.to(device) emb_dim = SE.shape[1] self.STEmbedding = STEmbedding(D, emb_dim=emb_dim).to(device) self.STAttBlock_1 = nn.ModuleList([ST_Layer(K, d, T=T, window_size = window_size,N=N) for _ in range(L)]) self.STAttBlock_2 = nn.ModuleList([ST_Layer(K, d, T=T, window_size = window_size,N=N) for _ in range(L)]) self.transformAttention = TransformAttention(K, d) self.mlp_1 = CONVs(input_dims=[1, D], units=[D, D], activations=[F.relu, None]) self.mlp_2 = CONVs(input_dims=[D, D], units=[D, 1], activations=[F.relu, None]) def forward(self, X, TE): # input X = torch.unsqueeze(X, -1) X = self.mlp_1(X) # STE STE = self.STEmbedding(self.SE, TE) STE_his = STE[:, :self.num_his] STE_pred = STE[:, self.num_his:] # encoder for net in self.STAttBlock_1: X = net(X, STE_his) X = self.transformAttention(X, STE_his, STE_pred) # decoder for net in self.STAttBlock_2: X = net(X, STE_pred) X = self.mlp_2(X) del STE, STE_his, STE_pred return torch.squeeze(X, 3)

这段代码定义了一个名为Model_Adp的类，继承自nn.Module。在初始化函数中，需要传入SE、args、window_size、T和N等参数。该类包含多个属性和方法，其中包括一个STEmbedding、两个STAttBlock、一个TransformAttention...

你现在利用pytorch定义了两个神经网络，一个是3层用全连接层构造成的MLP，还有一个是图注意力网络。两个输出均是（16，307，12）。你现在需要把这两个神经网络作为VAE的两个编码器，将它们的输出拼接后计算隐变量，然后解码生成新的交通数据集。这个pytorch应该怎么写，请给我一个比较完整的pytorch代码。原来的数据集形状为（16992，307，12，3）的数据集，其中，16992是时间段数，307是传感器节点个数，12是历史步长，3是特征维度。第一个特征维度是速度，第二个特征维度是根据邻接矩阵产生的度特征，第三个特征维度是星期。现在按照batch_size=16送入模型得到的输出均是（16，307，12），并最好告诉我每一行在做什么，相应输出维度应该是什么。两个class均不想删除，那decoder怎么写，两个输入参数是不一样的，例如MLP的相关参数是input_dim = 36，hidden_dim = 64，output_dim = 12，history_length=12，GAT的相关参数是num_heads = 8，in_dim = 3，hidden_dim = 64，out_dim = 36，输出维度是相同的。最后，请随机生成形状为（16992，307，12，3）的数据集，按批次送入模型，让我自行看看模型的效果

好的，以下是一个比较完整的PyTorch代码，实现了VAE的编码器和解码器部分，其中编码器部分使用了两个神经网络，分别是MLP和GAT网络： python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as...

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MLP和GAT均为VAE的编码器，形状为（16992，307，12，3）的数据集进行预测，其中，16992是时间段数，307是传感器节点个数，12是历史步长，3是特征维度。第一个特征维度是速度，第二个特征维度是根据邻接矩阵产生的度特征，第三个特征维度是星期。分别按照速度特征和度特征;速度特征和星期特征划分成两个2维数据，并将有速度特征和星期特征的数据送入3层全连接层构造的MLP中，将有速度特征和度特征的数据送入2层GAT中，输入通道和输出通道都是2维，pytorch版本，按batchsize=16送入模型，最好告诉我每行在做什么，最后请随机生成形状为（16992，307，12，3）的数据集，让我看看VAE的效果

首先，MLP和GAT都是VAE的编码器（encoder），它们的作用是将输入数据（形状为（16992，307，12，3））转换为低维表示（潜在空间），以便于后续的解码器（decoder）进行重构。其中，MLP是一个3层的全连接神经网络，...

请你用pytorch代码构建两个编码器和一个解码器，对形状为（16992，307，12，3）的数据集进行预测，其中，16992是时间段数，307是传感器节点个数，12是历史步长，3是特征维度。第一个特征维度是速度，第二个特征维度是根据邻接矩阵产生的度特征，第三个特征维度是星期。两个解码器分别为2层的GAT和3层的MLP，GAT对速度和度特征的相关性建模，MLP对速度和星期的相关性建模，请你告诉我这个pytorch代码怎么构建，并且最好告诉我每行在做什么，最后请随机生成形状为（16992，307，12，3）的数据集，按batchsize=16送入模型，让我自行看看VAE隐变量的输出维度和解码器的输出维度，损失函数等暂时不用构建，最好最后输出形状为（16，307，12）

self.decoder = Decoder(latent_dim, hidden_dim, input_dim, dropout) def forward(self, x, adj): # 编码器1处理速度特征 mu1 = self.encoder1(x) logvar1 = self.encoder1(x) std1 = torch.exp(0.5*...

self.mlp = nn.Sequential(OrderedDict([ ("c_fc", nn.Linear(d_model, d_model * 4)), ("gelu", QuickGELU()), ("c_proj", nn.Linear(d_model * 4, d_model)) ]))

这段代码是一个 MLP（多层感知器）的实现，用于在 Transformer 中的每个 Encoder 和 Decoder 层中进行位置前馈网络（Position-wise Feedforward Networks）操作。它包含三个层: 1. nn.Linear(d_model, d_model * ...

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