Samoučiací sa Transformer
Samoučiaci sa Transformer je Transformerová sieť predtrénovaná pomocou automaticky zostavených supervíznych signálov – ako je predikcia maskovaného tokenu alebo predikcia nasledujúcej vety – namiesto ľudsky anotovaných štítkov. Výsledné reprezentácie sa potom doladia alebo preskúmajú na následných úlohách. BERT, GPT a ViT (Vision Transformer v režime maskovaného modelovania obrazu) sú najznámejšie inštancie tohto paradigmatu.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Transformer (Pretraining with Self-generated Supervision). ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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.
- Klasifikácia založená na BERTHlboké učenie↔ compare
- Jemne vyladený TransformerHlboké učenie↔ compare
- Klasifikácia založená na RoBERTaHlboké učenie↔ compare
- Konvolučná neuronová sieť so samoučiacim sa dohľadomHlboké učenie↔ compare
- Vektorové reprezentácie vietHlboké učenie↔ compare
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →