Transformer的并行化主要体现在self-attention模块,在Encoder端Transformer可以并行处理整个序列,并得到整个输入序列经过Encoder端的输出,在self-attention模块,对于某个序列x_{1}, x_{2}, \dots, x_{n},self-attention模块可以直接计算x_{i}, x_{j}的点乘结果,而RNN系列的模型就必须按照顺序从x_{1}...
最后第四阶段就来到了Vision Transformer,主要讲的两个工作就是MoCo v3和DINO,其实都是把骨干网络从残差换成了ViT,主要学习的方法其实是没有改变的 但是换成Vision Transformer以后,面临的问题都是训练不稳定或者不好训练,所以他们就提出了各自的方法:MoCo v3提出来把patch projection layer冻住,DINO就提出把teacher网...
这里我们使用Pandas库加载CSV文件,并使用Scikit-Learn进行数据集的分割。 2. 构建Transformer模型 使用Hugging Face的Transformers库构建模型。 fromtransformersimportBertTokenizer,BertForSequenceClassificationimporttorch# 加载Tokenizer和模型tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')model=BertForSequenceCla...
基于Dual Stream结构,本文提出了一种新的基于Transformer的视频文本检索方法,即分层Transformer(HiT),主要执行两个任务: 层次交叉模态对比匹配(Hierarchical Cross-modal Contrastive Matching):根据transformer架构中不同层的注意力分配特征,不同层的特征集中在不同的视图上。例如,较低层中的特征倾向于使用基本语法表示对更...
CoCa 是一种多模态 Transformer 模型,顾名思义 Contrastive Captioners 就是在训练的时候使用两个目标函数,分别是基于对比学习的损失函数 Contrastive Loss 和基于生成式图像字幕任务的目标函数 Captioning Loss。CoCa 采用 Encoder-Decoder 架构,包括 Image Encoder,单模态 Text Encoder 和多模态 MultiModal Encoder。
近日,来自中国人民大学的学者提出了从对比学习的视角看待基于Transformer的ICL推理过程,文章指出基于注意力机制的ICL推理过程可以等价于一种对比学习的模式,为理解ICL提供了一种全新视角。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2310.13220 研究人员先利用核方法在常用的softmax注意力下建立了梯度下降和自注意机制之间的关系,...
(3)不用负样本:这个阶段主要就是BYOL这个方法以及它后续的一些改进,最后SimSiam出现,把所有方法归纳总结了一下,都融入到了SImSiam这个框架之中,算是卷积神经网络做对比学习的一个总结性的工作。(4)Transformer:这里会提到MoCo v3和Dino。 百花齐放 (InstDisc)Unsupervised Feature Learning via Non-Parametric Instance...
在线连续学习(Online continuous learning, Online CL)研究从无任务边界的在线数据流中学习顺序任务的问题,旨在适应新数据的同时缓解对过去任务的灾难性遗忘。本文提出了一种对比视觉Transformer(CVT)框架,该框架设计了一种基于Transformer结构的focal对比学习策略,以...
nlp中对抗训练和transformer和对比学习结合 nlp对抗样本 自然语言处理方面的研究在近几年取得了惊人的进步,深度神经网络模型已经取代了许多传统的方法。但是,当前提出的许多自然语言处理模型并不能够反映文本的多样特征。因此,许多研究者认为应该开辟新的研究方法,特别是利用近几年较为流行的对抗样本生成和防御的相关研究...
Transformer 的底层和高层侧重编码不同层次的信息，以文本输入和 BERT[10] 模型为例，底层 Transformer 侧重于编码相对简单的基本语法信息，而高层 Transformer 则侧重于编码相对复杂的高级语义信息。因此使用 HCM 进行多次对比匹配，可以利用 Transformer 这一层次特性，从而得到更好的视频文本检索性能；引入 MoCo 的动量...