Machine learningDeep learning / NLP / CV

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.

Άνοιγμα στο MethodMindΣύντομαΒίντεοΣύντομαDownload slides

Διαβάστε ολόκληρη τη μέθοδο

Μόνο για μέλη

Συνδεθείτε με δωρεάν λογαριασμό για να διαβάσετε αυτή την ενότητα.

Σύνδεση

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Πηγές

  1. 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
  2. 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.

Compare side by side

Αναφέρεται από

ScholarGateSelf-supervised Transformer (Self-supervised Transformer (Pretraining with Self-generated Supervision)). Ανακτήθηκε στις 2026-06-15 από https://scholargate.app/el/deep-learning/self-supervised-transformer · Σύνολο δεδομένων: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026