与传统 Auto-encoder:Transformer auto-encoder 通过自注意力机制可以更好地捕获长距离依赖。 与RNN-based Auto-encoder:Transformer 更加并行化,通常在训练和推理时都更快。 7. 优缺点 优点: 可以捕获长距离依赖。 训练和推理速度快。 缺点: 参数量大,需要大量数据来训练。 对于较短的序列,可能会有过拟合的风险...
Machine ID is employed to constrain the latent space of the Transformer-based autoencoder (TransAE) by introducing a simple ID classifier to learn the difference in the distribution for the same machine type and enhance the ability of the model in distinguishing anomalous sound. Moreover, ...
将GPT-2同时作为CVAE的encoder/decoder有一些好处: 在编码和解码时具有相同的word embedding方式,相反的例子是Optimus,encoder和decoder用了不同的PTM,因此在模型搭建时需要特殊操作。 GPT-2作为VAE的encoder非常强,能够缓解KL collapse现象(1.当VAE的decoder太强了,忽略了encoder输入到 latent space 的信息,变成了“默...
2022年，MAE（Masked AutoEncoder）受到语言模型BERT的启发，提出了一种简单而有效的自监督学习方法：随机遮挡输入图像的大部分区域（如75%），然后让模型重建这些被遮挡的区域。这种＂填空＂式的学习方式迫使模型理解图像的语义结构，从而学到更有用的视觉表示。令人惊讶的是，MAE预训练的Vision Transformer在多个分割数...
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 ...
GAN 是生成模型的一种。其他流行的生成模型类型还有 Variation Autoencoder (变分自编码器,VAE)、AutoEncoder (自编码器)和扩散模型等。 2017 年:Transformers 和注意力机制 时间来到 2017 年。ImageNet 挑战赛结束了。新的卷积网络架构也被制作出来。计算机视觉社区的每个人都对当前的进展感到高兴。核心计算机视觉任务...
典型结构:encoder-decoder 典型应用:机器翻译 2015 - Attention(注意力机制) 2015 - Memory-based networks(基于记忆的网络) 2017 - Transformer 一种基于attention的全新的特征提取器,碾压CNN, RNN的存在。 1.2 Dawn Word2Vec, Glove等第一代预训练模型只能获得单词的静态词向量,句子和文章的表示只是静态词向量的一...
transformer编码器自回归 自编码器重构误差,本文为博主翻译自:Jinwon的VariationalAutoencoderbasedAnomalyDetectionusingReconstructionProbability,如侵立删 http://dm.snu.ac.kr/static/docs/TR/SNUDM-TR-2015-03.pdf 摘要我们提出了一种利用变
The attention mechanisms in Transformers allow for efficient parallel processing, while the recurrent nature of RNNs—often used in sequence-based tasks—leads to slower, sequential processing. Conclusion In this article, you have explored the differences between Transformers and Autoencoders, specifically...
用ViT作为的图像的encoder,然后加一个CNN的decoder来完成语义图的预测。 当然,目前基于transformer的模型在分类,检测和分割上的应用绝不止上面这些,但基本都是差不多的思路。 比如ViT-FRCNN:Toward Transformer-Based Object Detection这个工作是把ViT和RCNN模型结合在一起来实现检测的。