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如何用深度学习将前端设计模型自动转换为代码?

作者: 来源: 2018-03-24 18:30:12 阅读 我要评论

重要有两个部分,编码器和解码器。编码器用于创建图像特点和标签特点。特点是由收集创建用来连接图样和标签的根本构建块。在编码的最后阶段,我们将图像特点和前一个标签中的单词接洽关系起来。

然后解码器经由过程图样和标签特点的组合来创建下一?标签特点,而这个特点则会经由过程全连接神经收集来猜测下一?标签。

 图样的特点

因为我们须要为每一个单词插入一个截图,这就成了我们练习收集时的一个瓶颈(例子)。是以,我们没有直接应用图片,而是将生成标签所须要的信息提掏出来。

之后,我们用一个预先在 ImageNet 上预先练习的卷积神经收集,将这些提掏出来的信息编码到图片特点中。

在最终分类之前,我们将特点大年夜层中提掏出来。

最终,我们获得了 1536 张 8×8 像素的图像作为特点图。尽管这些特点很难被人懂得,然则神经收集可以大年夜这些特点中采掏出对象和元素的地位。

 标签特点

在 Hello World 的版本中,我们应用了独热编率攀来代表标签。而在这个版本中,我们将在输入中应用词向量(word embedding),并持续应用独热编码表示输出。

在保持每个句子的构造方法不变的情况下,改变映射记号的办法。独热编码将每个单词视为一个自力的单位。但在这里,我们将输入数据中的每个单词转换为数值列表。这些数值代表了不合标签之间的关系。

词向量的维度是 8,但受词汇量大年夜小的影响,维度经常会在 50 到 500 之间变更。

每个单词典 8 个数字类似于一般神经收集中的权重,用于映射不合单词之间的关系。

神经收集可以用这些特点来连接输入数据与输出数据。如今,先不要关怀它们是什么,我们将鄙人一节深刻商量这个问题。

我们把词向量送到 LSTM 中运行,之后会返回一系列的标签特点。这些标签特点然后会被送到 TimeDistributed 密集层运行。

https://emilwallner.github.io/bootstrap/pred_5/

在处理词向量的同时,还会进行另一个处理。图像特点起首会被扁平化,所有的数值会被转换成一个数字列表。然后我们在这个层上应用一个密集层来采取高等特点,随后这些图像特点会被连接到标签特点。

找到一个公平的办法来衡量精确性异常艰苦。假设钠揭捉?择逐字比较,那么如不雅你的预估中有一个字不合步,那么你的精确性就可能会是零。如不雅你删掉落一个相符猜测的悼?船最后的精确性也可能是 99%。

这可能有点难以懂得,所以让我们把处理的过程拆开来看。

 标签特点

我们先将词向量送到 LSTM 层中运行。如下图所示,所有的句子都邑被填充到三个记号的最大年夜长度。

为了混淆旌旗灯号并找到更高等其余模式,我们会用 TimeDistributed 密集层应用在标签特点上。TimeDistributed 密集层与一般的密集层雷同,只不过具有多个输入和输出。

与此同时,我们会预备图像。我们整顿了所有迷你图像特点,然后将它们转换成一组列表。个中的信息没有变,只是组织方法变了。

跟之前提过的一样,为了混淆旌旗灯号和提取更高等的概念,我们应用了一个密集层。 并且因为我们只须要处理一个输入值,所以我们可以用一个惯例密集层。厥后,为了将图像特点连接到标签特点,我们复制了图像特点。


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