这其实就是Auto-encoder model通用的问题,因为作为DAE模型(Denoising Autoencoder)就是旨在从损坏的输入中重建原始数据。论文中强调这一点,当然就是为了说明Auto-regressive model的优势。这种问题在Auto-regressive模型中是不存在这种问题的,因为Auto-regressive是对attention进行mask的,不会
定义:Transformer auto-encoder 是基于 Transformer 架构的自动编码器模型,用于学习输入数据的高效表示。 目的:通过编码输入数据到一个隐藏表示,然后再解码为原始输入,从而实现数据的无损压缩或表示学习。 2. 基本架构 编码器 (Encoder):由多个 Transformer 编码器层堆叠而成,用于将输入序列转化为隐藏表示。 解码器 (De...
4.3 AutoEncoder Language Model 自编码语言模型通过随机mask掉一些单词,在训练过程中根据上下文对这些单词进行预测,使预测概率最大化,即: 其中 表示 是否被mask, 表示 能看见的其他tokens。现在的MLM用的基本都是 transformer 的 encoder 作为特征提取器。 MLM可以看成去噪自编码模型(Denoising Autoencoders),加入的 ...
1、自监督学习的基本概念(自监督学习的发展背景、自监督学习定义、与有监督学习和无监督学习的区别)2、经典的自监督学习模型的基本原理、模型架构及训练过程(对比学习: SimCLR、MoCo;生成式方法:AutoEncoder、GPT;预文本任务:BERT掩码语言模型)3、自监督学习模型的Python代码实现4、案例演示与实操练习 第十二章 图神经...
Discrete Autoencoders for Sequence Models https://arxiv.org/abs/1801.09797 Generating Wikipedia by Summarizing Long Sequences https://arxiv.org/abs/1801.10198 Image Transformer https://arxiv.org/abs/1802.05751 Training Tips for the Transformer Model ...
Discrete Autoencoders for Sequence Models https://arxiv.org/abs/1801.09797 Generating Wikipedia by Summarizing Long Sequences https://arxiv.org/abs/1801.10198 Image Transformer https://arxiv.org/abs/1802.05751 Training Tips for the Transformer Model ...
One Model To Learn Them All https://arxiv.org/abs/1706.05137 Discrete Autoencoders for Sequence Models https://arxiv.org/abs/1801.09797 Generating Wikipedia by Summarizing Long Sequences https://arxiv.org/abs/1801.10198 Image Transformer
TT 的做法则更类似传统的基于模型的强化学习 (model-based RL) 的规划（planning）方法。在建模方面，它将整个序列中的元素都离散化，然后用了 GPT-2 那样的离散的自回归（auto-regressive）方式来建模整个离线数据集。这使得它能够建模任意给定除去 return-to-go 的序列的后续 。因为建模了后续序列的分布，TT ...
以Sequential Model一节中提到的模型为例,使用函数式 API实现的方式如下所示: from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers inputs = keras.Input(shape=(16, )) dense = layers.Dense(64, activation='relu') x = dense(inputs) ...
Discrete Autoencoders for Sequence Models https://arxiv.org/abs/1801.09797 Generating Wikipedia by Summarizing Long Sequences https://arxiv.org/abs/1801.10198 Image Transformer https://arxiv.org/abs/1802.05751 Training Tips for the Transformer Model ...