Machine learningDeep learning / NLP / CV

Domain-Adaptive Transformer

Domain-Adaptive Transformer (DAT) je model založený na architektúre Transformer — ako napríklad BERT alebo ViT — rozšírený o explicitný cieľ zosúladenia domén, aby sa naučené reprezentácie dobre preniesli zo označenej zdrojovej domény do odlišnej, často neoznačenej, cieľovej domény. Tento prístup kombinuje silnú reprezentačnú kapacitu Transformerov s technikami adaptácie domén, ako je adversariálne trénovanie alebo kontrastívne zosúladenie, na minimalizáciu posunu domén.

Otvoriť v MethodMindČoskoroVideoČoskoroStiahnuť snímky

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Mapa metód

Okolie príbuzných metód — vyberte uzol na preskúmanie.

Domain-Adaptive Transformer

Prenosové učenie Vision Transformer Doménovo-adaptívna klasi…Doménovo adaptovaný GRU Domain-adaptive Multilay…Doménovo adaptívna rekur…

Zdroje

Ni, J., Hernandez Abrego, G., Constant, N., Ma, J., Hall, K., Cer, D., & Yang, Y. (2021). Sentence-T5: Scalable Sentence Encoders from Pre-trained Text-to-Text Models. Findings of ACL 2022. arXiv:2108.08877. link ↗
Guo, J., Shah, D., & Barzilay, R. (2022). Multi-Source Domain Adaptation with Mixture of Experts. In Proceedings of EMNLP 2018. arXiv:1809.02060. link ↗

Ako citovať túto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive Transformer (DAT). ScholarGate. https://scholargate.app/sk/deep-learning/domain-adaptive-transformer

Ktorá metóda?

Postavte túto metódu vedľa jej najbližších príbuzných a čítajte ich vedľa seba — knižnica vám knihy položí na stôl; voľba je na vás.

Prenosové učenieStrojové učenie↔ porovnať
Vision TransformerHlboké učenie↔ porovnať

Porovnať vedľa seba →

Odkazujú sem

Doménovo-adaptívna klasifikácia založená na modeli BERT Doménovo adaptovaný GRU Domain-adaptive Multilayer Perceptron Doménovo adaptívna rekurentná neurónová sieť

Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →