自回归语言模型（Autoregressive Model, AR模型）和自编码语言模型（AutoEncoding Model）是语言模型的两种不同方式。AR模型在预测下一个单词时，只能利用上文信息，形成单向预测。这种方式适用于文本生成和机器翻译任务，如Transformer和OpenAI的GPT系列论文中的GPT模型。GPT系列模型的论文标题分别为：Improving ...
Auto-encoding model通过MLM(Masked language model)任务进行训练,因为是双向的Transformer,每个词都会融入所有词的信息,其得到的表征无论是取最前面的特殊标记符<cls>,还是将所有表征取mean,去做下游任务各种实验结果都表明Auto-encoding都将大幅度提升下游任务的效果。 Auto-encoding model是利用了Transformer的encoder部分...
我们将预训练模型分为了Auto-encoding models,Auto-regressive models和Sequence-to-sequence models这三个方向去阐述大模型。 第一篇要将Auto-encoding models最具代表性的模型 Bert。 大家好,我叫BERT 因为和BERT正好是芝麻街(美国儿童动画片)中一个角色同名,后面的各个角色被后面的预训练模型也给硬凑出来了。甚至芝...
模型的区别和改进 Note that the only difference between autoregressive models and autoencoding models is in the way the model is pretrained. Therefore, the same architecture can be used for both autoregressive and autoencoding models. 注意:模型的区别在于它们的预训练任务,相同的模型架构可以同时用作自...
DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL FOR UNSUPERVISED ANOMALY DETECTION,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Prediction Based Deep Autoencoding Model for Anomaly DetectionLatent variables and reconstruction error generated from auto encoder are the common means for anomaly detection dealing with high dimensional signals. They are exclusively typical representations......
Variational AutoEncoder(VAE)是由 Kingma 和 Welling 在“Auto-Encoding Variational Bayes, 2014”中提出的一种生成模型。VAE 作为目前(2017)最流行的生成模型之一,可用于生成训练样本中没有的样本,让人看到了 Deep Learning 强大的无监督学习能力。 如下图这张广为人知的“手写数字生成图”,就是由 VAE 产生的。
encoded_input = Input(shape=(encoding_dim,)) decoder_layer = autoencoder.layers[-1] decoder = Model(inputs=encoded_input, outputs=decoder_layer(encoded_input)) autoencoder.compile(optimizer='adadelta', loss='binary_crossentropy') autoencoder.fit(x_train, x_train, epochs=50, batch_size=256...
encoding_dim,要压缩成的维度。1 # in order to plot in a 2D figure 2 encoding_dim = 2 3 4 # this is our input placeholder 5 input_img = Input(shape=(784,)) 6 接下来是建立 encoded 和decoded ,再用 autoencoder 把二者组建在一起。训练时用 autoencoder。encoded 用4层 Dense 全...
对,VAE玩了一个“大概”,要不怎么我猜猜猜,猜到最后可以出犀牛和鸭嘴兽呢?但是这并没有影响VAE在一个高水平、高容量的model里面表现出色。 VAE当然难度与Autoencoder相比更大了许多,如果只用Tensorflow的话,洋洋洒洒写了一百来行(主要是自身水平有限),放在这里就有一种水文的感觉,有兴趣的童鞋可以来Github上看一看...