محوّل ذاتي الإشراف (Self-supervised Transformer)
محوّل ذاتي الإشراف هو شبكة محوّل (Transformer network) مُدرّبة مسبقًا باستخدام إشارات إشراف مُنشأة تلقائيًا — مثل التنبؤ بالرمز المميز المُقنّع أو التنبؤ بالجملة التالية — بدلاً من التصنيفات المُعلّقة يدويًا. ثم تُضبط التمثيلات الناتجة بدقة أو تُفحص (probed) لمهام لاحقة. تُعد نماذج BERT و GPT و ViT (Vision Transformer في وضع نمذجة الصور المقنّعة) أبرز التطبيقات المعروفة لهذا النموذج.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. Proceedings of NAACL-HLT 2019, 4171–4186. DOI: 10.18653/v1/N19-1423 ↗
- Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, L., & Polosukhin, I. (2017). Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30. link ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Transformer (Pretraining with Self-generated Supervision). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/self-supervised-transformer
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- تصنيف قائم على BERTالتعلم العميق↔ compare
- محوّل مُعدَّلالتعلم العميق↔ compare
- تصنيف قائم على RoBERTaالتعلم العميق↔ compare
- شبكة عصبية التفافية ذاتية الإشرافالتعلم العميق↔ compare
- تضمينات الجملالتعلم العميق↔ compare