怎么做到这一点呢?这就来到本文要介绍的论文结果了,它提出了一种称之为T-TA(Transformer-based Text Autoencoder)的设计,能让我们一并预测所有token的分布。 T-TA介绍 首先,我们知道Transformer的核心运算是Attention(\boldsymbol{Q},\boldsymbol{K},\boldsymbol{V}),在BERT里边\boldsymbol{Q},\boldsymbol{K}...
这就来到本文要介绍的论文结果了,它提出了一种称之为T-TA (Transformer-based Text Autoencoder)的设计,能让我们一并预测所有 token 的分布。 T-TA介绍 首先,我们知道 Transformer 的核心运算是,在 BERT 里边都是同一个,也就是 Self Attention。而在...
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“默写式”输出 2. CVAE会加剧KL collapse现象,因为con...
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, ...
编码器(Encoder),对应下图的蓝色圈。 解码器(Decoder),对应下图的红色圈。编码器和解码器都有自己的输入和输出,编码器的输出会作为解码器输入的一部分(位于解码器的中间的橙色圈)。 输出模块,对应下图的紫色圈。 确切的说,蓝色圈是编码器层(Encoder layer),红色圈是解码器层(Decoder layer)。图中的N×N×代表...
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...
然而,除了交互模块之外,卷积网络仍然参与提取和嵌入图像特征,这占了图3所示的大部分计算。Modulation-based视觉和语言模型[14]也属于图2c,它们的视觉CNN词干对应于视觉嵌入器,RNN产生文本嵌入器的调制参数,调制CNN产生模态交互。 本文提出的ViLT是属于图2d的第一个模型,其中原始像素的嵌入层很浅,并且与文本标记相比...
学习一个 AutoEncoder,用学习过的 AutoEncoder将图像压缩为更小的空间表征。 在而非原图上训练一个扩散模型,这个过程中被冻结。 在生成新图片时,从扩散模型中采样,再最后经过学习过的解码器解码为图像。 1.3 DiT 架构介绍 1.3.1 Patchify 过程 ...
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。
To address these limitations, in this paper we propose Hyperspectral Compression Transformer (HyCoT) that is a transformer-based autoencoder for pixelwise HSI compression. Additionally, we apply a simple yet effective training set reduction approach to accelerate the training process. Experimental ...