Transformer 和BERT 在NLP 领域大放光彩, 取代了原本 RNN 的地位。那么, 我们能不能将 Transformer 架构应用于 CV 领域呢? 能不能和 掩码 的视觉任务相互配合呢? 本文将介绍一下最近两年大火的 Vision Transformer (ViT) 和 Masked Autoencoder (MAE)。 引言 我们知道, 图片是由 像素 (pixel) 点构成的。对于...
TSDAE(Transformer-based Self-supervised Denoising Auto-Encoder)是一种自监督学习方法,用于生成句子嵌入。它通过训练一个Transformer模型来重构输入句子,从而学习文本的高质量嵌入。 整个算法架构如下图,不严谨的来描述的话,可以把此算法看成NLP领域的AutoEncoder,此算法的核心思想就是:输入加噪文本通过encoder映射成一...
TransformerAs a fundamental unsupervised learning task, clustering has been widely applied in exploratory data analysis in the fields of computer vision, pattern recognition, and data mining . Among existing clustering methods, K-means is the most popular one due to its simplicity and computational ...
编码器,顾名思义,就是把你的输入编码(变换)成机器可以容易学习的向量。这里transformer作者认为,如果输入一个语音信号,通过6个编码器之后这个语音信号就变得很容易被机器学习。 1.输入通过一个输入嵌入层,也就是把声音信号或者是文字转变为向量的形式。 2.加入位置编码,这些信号是没有位置信息的,这里加入位置信息。
对于Transformer 中的 Positional embeddings 设计,本文同样遵循 Graphormer 中的 Positional embeddings 设置,其中需要知道的是node degrees、shortest path distances、the edge features。本实验中的 Encoder 是16 层,而 Decoder 是 2 层。4 Experiment数据集
Ritvik Rastogi · Linked to GitHub· 3y ago· 5,740 views arrow_drop_up14 Copy & Edit121 more_vert Masked Autoencoder - Vision TransformerNotebookInputOutputLogsComments (0)Input Data An error occurred: Unexpected end of JSON inputSyntaxError: Unexpected end of JSON input...
如图所示,MAE 模型使用非对称的 encoder-decoder 架构,它输入被 mask 遮盖的图像,由较大规模的 Transformer Encoder 将所有无遮盖的patch token 投影到 embedding 空间中,然后按顺序插入统一的 learnable mask token embedding并加上位置编码,最后使用一个轻量的 Transformer Decoder 将 embedding 序列重建为图像。具体而...
网络结构:对于图像数据,卷积神经网络(CNNs)是一种常用的选择,因为它们能够有效地捕捉图像中的空间层次结构。对于序列数据,如文本或音频,循环神经网络(RNNs)或Transformer模型可能更加适合。 激活函数:ReLU(Rectified Linear Unit)是一种常用的激活函数,因为它能够加速训练过程并减少梯度消失的问题。对于输出层,通常会使用...
每个掩蔽 token 是一个共享的学得向量,指示是否存在需要预测的缺失 patch。该研究为这个完整集合中的所有 token 添加了位置嵌入,否则掩蔽 token 将没有关于它们在图像中位置的信息。解码器也有一系列的 Transformer 块。 MAE 解码器仅在预训练期间用于执行图像重建任务,仅使用编码器生成用于识别的图像表征,因此可以以...
Decoder不同的深度(Transformer的块数)和宽度(Transformer的通道数),灰色阴影为8块,512维。 Reconstruction target MAE通过预测每个masked patch的像素值来重建input。解码器输出中的每个元素都是代表一个patch的像素值向量。解码器的最后一层是一个linear projection,其输出通道的数量等于一个patch中像素值的数量。以均...