Αυτο-επιβλεπόμενο Transformer
Ένα αυτο-επιβλεπόμενο Transformer είναι ένα δίκτυο Transformer που έχει προεκπαιδευτεί χρησιμοποιώντας αυτόματα κατασκευασμένα σήματα εποπτείας — όπως πρόβλεψη καλυμμένων συμβόλων (masked token prediction) ή πρόβλεψη επόμενης πρότασης (next-sentence prediction) — αντί για ετικέτες που έχουν σχολιαστεί από ανθρώπους. Οι προκύψουσες αναπαραστάσεις στη συνέχεια βελτιστοποιούνται (fine-tuned) ή διερευνώνται (probed) σε εργασίες κατάντησης (downstream tasks). Τα BERT, GPT και ViT (Vision Transformer σε λειτουργία μοντελοποίησης καλυμμένης εικόνας) είναι οι πιο ευρέως γνωστές υλοποιήσεις αυτού του παραδείγματος.
Διαβάστε ολόκληρη τη μέθοδο
Συνδεθείτε με δωρεάν λογαριασμό για να διαβάσετε αυτή την ενότητα.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Πηγές
- 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 ↗
Πώς να παραπέμψετε σε αυτή τη σελίδα
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Transformer (Pretraining with Self-generated Supervision). ScholarGate. https://scholargate.app/el/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.
- Ταξινόμηση Βασισμένη σε BERTΒαθιά Μάθηση↔ compare
- Προσαρμοσμένος Μετασχηματιστής (Fine-Tuned Transformer)Βαθιά Μάθηση↔ compare
- Ταξινόμηση Βασισμένη σε RoBERTaΒαθιά Μάθηση↔ compare
- Επιβλεπόμενο Συνελικτικό Νευρωνικό ΔίκτυοΒαθιά Μάθηση↔ compare
- Ενσωματώσεις ΠροτάσεωνΒαθιά Μάθηση↔ compare
Αναφέρεται από
Εντοπίσατε πρόβλημα σε αυτή τη σελίδα; Αναφέρετέ το ή προτείνετε διόρθωση →