具体地说，作者创建了一个掩码，根据文本梯度的大小为文本预训练选择最重要的一组参数，其余的参数由图像预训练进行更新。所提出的梯度掩蔽策略在训练过程中逐渐应用，直到达到所需的掩蔽稀疏度。...2.1.3 Task-specific Heads 特定于任务的预测头应用于Transformer编码器的最终输出。在这项工作中解决的所有任务，包括预训练任务和下游任务，都可以转化为分类问题。...作者从两个角度来解决上述问题： 利用知识蒸馏为联合训练提供额外准确的监督； 设计了一种梯度掩蔽策略，以适应来自不同任务的潜在冲突梯度。...假设我们可以访问原始的BERT和ViT模型，它们分别在文本或图像模式上进行预训练，作为提出的统一模型的两个教师模型。这里要解决的问题是如何利用这两位教师进行训练。...上图展示了在训练的不同步骤中，Transformer块的神经元激活值图示。 上图展示了在掩码更新的不同迭代时，Transformer编码器中所有块的掩码的稀疏性。
为了解决这个问题，我们提出了一种掩码扩散Transformer（Masked Diffusion Transformer，MDT），明确增强了DPMs在图像中物体语义部分之间上下文关系学习的能力。...在训练过程中，MDT在潜在空间上操作，对某些标记进行掩码。然后，设计了一个不对称掩码扩散Transformer，以从未被掩码的标记中预测被掩码的标记，同时保持扩散生成过程。...为了解决这个问题，提出了一种有效的掩码扩散变换器（Masked Diffusion Transformer，MDT），以提高DPMs的训练效率。...它对某些图像标记进行掩码，并设计了一个不对称的掩码扩散变换器（AMDT），以一种扩散生成的方式预测被掩码的标记。MDT可以从其上下文不完整的输入中重建图像的完整信息，学习图像语义之间的关联关系。...训练 在训练过程中，我们将完整的潜在嵌入 u 和被掩蔽的潜在嵌入 \hat{u} 都馈送到扩散模型中。我们观察到，仅使用被掩蔽的潜在嵌入会使模型过于集中于被掩蔽区域的重建，而忽视了扩散训练。
随着掩蔽率的提升，随机均匀掩码的效果（Uniform）的表现还会比Span Masking、相关区间原则性掩码（PMI-Masking）更好。...这个现象打破了以往遮蔽率选择15%的惯例，并提出了模型如何从高掩蔽率中受益的问题，这可能是未来遮蔽语言模型研究的一个热点。...预训练需要超过15%的遮蔽率 为了了解在 MLM 中可以遮蔽多少以字符及遮蔽 率如何影响预训练模型的性能，本文预训练了一系列具有不同掩蔽率的模型，范围从 15% 到80%。...遮蔽40% 总体上实现了最佳的下游任务性能（尽管不同下游任务的最佳掩蔽率有所不同）。 结果表明语言模型预训练不必使用小于 15% 的掩码率，而使用高效预训练侧率的大型模型的最佳掩码率高达 40%。...通过对语料库上的掩码采样，我们计算图6中的这个概率，发现当遮蔽率从15%提高到40%时，概率增加了8倍。
并且，训练模型具有良好的可解释性。MG-BERT模型不需要任何手工制作的特征作为输入，并且由于其出色的可解释性和可靠性，为开发最先进的模型提供了一个新的框架，使其能够被广泛的应用于药物发现任务。...BERT模型的成功可以归因于掩码预测，该模型根据同一句子中的其他可见词学习预测掩码或污染词。在这个过程中，该模型被驱动来挖掘句子中的上下文信息。...此外，SMILES字符串复杂的语法也增加了模型学习的难度。 为了解决上述这些问题，作者提出了一种新的分子图BERT (MG-BERT)模型，将GNN的局部消息传递机制集成到强大的BERT模型中。...一方面，该超级节点可以与其他节点进行信息交换，在一定程度上可以很好地解决远程依赖问题;另一方面，这种超级节点输出可以看作是最终的分子表示，用于解决下游的分类或回归任务。...MLM是一个填空任务，其中一个模型使用上下文词包围一个掩码标记来预测掩码词应该是什么。NSP任务是确定两个句子是否连续。由于分子缺乏像句子这样的持续关系，作者只使用掩蔽原子预测任务来预训练模型。
来源：Deephub Imba 本文约1100字，建议阅读9分钟 本文介绍了使用带掩码的网络如何进行自监督学习。 最近自我监督学习被重视起来。昨天我通过LinkedIn发现了这项工作，我觉得它很有趣。...这里需要注意的有3点问题： 1、仅针对锚预测 p_i,m 计算梯度。2、在标准对比学习中，明确鼓励两个视图接近的表示。...MSN 通过鼓励 2 个视图与可学习原型的距离来做到这一点，这可以被视为某种集群质心。两个视图的表示应该落入嵌入空间中的同一点。...此外超参数中可学习原型的数量，作者使用了 1024 （与批大小匹配），维度 d 设置为 256。3、MAE 也提出了掩蔽图像。...但是同时应用这两者会有显着的改进。还记得吗？MAE 仅使用随机掩蔽。 最后，当增加模型大小时，作者发现增加掩蔽率（丢弃更多块）有助于提高少样本性能。
作者认为除了从语言模态中的非模态词中预测被掩蔽词外，LXMERT还可利用其跨模态模型架构，从视觉模态中预测被掩蔽词，从而解决歧义问题，所以将任务命名为Masked Cross-Modality LM以强调这种差异...图像问答（Image Question Answering）使用了有关图像问答的任务，训练数据是关于图像的文本问题。当图像和文本问题匹配时，要求模型预测这些图像有关的文本问题的答案。...「掩蔽图像类别预测（Masked RoI Classification with Linguistic Clues）」 类似于掩蔽文本预测，每个RoI图像以15%的概率被随机掩蔽，训练的任务是根据其他线索预测被掩藏的...值得注意的是，上述三个任务都使用条件掩码，这意味着当输入图像和文本相关时，只计算所有掩码损失。 在图文匹配任务中，其主要目标是学习图文对齐（image-text alignment）。...为了解决这个问题，即将大模型拆分成多个小模型，对于一个样本来说，无需经过所有的小模型去计算，而只是激活一部分小模型进行计算，这样就节省了计算资源。那么如何决定一个样本去经过哪些小模型呢？
）是用于描述二维图型和图型应用程序的基本元素；与传统的像素图形不同，SVG 使用数学描述来定义图形，因此可以在任何大小下无损地缩放而不失真。...通过可微分渲染器[5]驱动矢量路径基元自动合成对应的矢量图形，成为一个热门的研究方向。相比于人类设计师，Text-to-SVG方法可以快速并大量的创建矢量内容，用于扩充矢量资产。...然后，作者将初始化阶段获得的注意力图转换为可重复使用的掩码，大于等于阈值的部分设为 1，代表目标区域，小于阈值为0。作者利用掩码定义SIVE损失函数从而精确地优化不同的对象。...受变分分数蒸馏采样的启发，作者提出了基于向量化粒子的分数蒸馏采样（Vectorized Particle-based Score Distillation，VPSD）损失来解决以上问题。...合成的矢量资产示意图 应用展示 除此之外，作者展示了SVGDreamer的应用：制作矢量海报。
LLM在生成时的效率问题主要是由内存读/写操作带来的延迟，而这个问题源自自动回归解码过程的顺序性特点。每次的前向传播都需要频繁地移动模型参数，尽管这只产生一个结果，但却没有完全利用现代硬件的计算潜能。...传统的解决方式（如增大批次大小）在LLM的场景下却不再适用，因为这不仅会增加延迟，还会引发内存问题。 不仅如此，这种低效还带来了额外的生成成本。...例如，GPT-4的生成成本比仅仅处理prompt高了两倍，Claude2则大约高出3倍。因此，加速LLM的低效生成是一个亟待解决的问题。 Medusa来了！...在这种结构中，一个注意力掩码被实施，仅限制注意力于一个token的前一个token，从而保持历史上下文。通过这种方式，可以同时处理多个候选项，而无需增加批次大小。...Typical acceptance策略受到截断采样的启发，目的是选取根据原始模型被视为足够可能的候选项。通过设置基于原始模型预测概率的阈值，如果候选项超过这个阈值，则将其接受。
通过使用大规模图像数据集，自监督学习拥有良好的性能表现，当被转移到下游任务时，所学习的表征通常优于通过有监督学习的表征。...（2）为了解决掩蔽视频建模中的信息泄漏问题，提出了一种具有极高比率的管道掩蔽策略，带来了性能的提高。...这种简单的策略可以解决没有运动或运动可忽略的立方体的信息泄漏的问题，并在实践中对掩蔽视频预训练更有效。 由于上面提到的高比例的掩蔽比，只剩下几个token作为编码器的输入。...联合时空注意力机制的计算复杂度是一个瓶颈，通过设计的极高掩蔽比的掩蔽策略，在预训练阶段仅将未掩蔽的token放入编码器来解决这一问题。...极高比例的token被掩蔽这种设计大大节约了预训练的计算消耗和时间。VideoMAE预训练800轮次仅仅需要19.5小时，而MoCo v3预训练300轮次就需要61.7小时。具体结果可见图6。
前几天的文章中我们提到MAE在时间序列的应用，本篇文章介绍的论文已经将MAE的方法应用到图中，这是来自[KDD2022]的论文GraphMAE: Self-supervised Masked Graph...复杂的策略来稳定训练。对比方法通过通用的训练技巧避免模型陷入繁琐的解决方案。...GraphMAE是如何工作的 使用[MASK]重构节点特征 最近关于图自编码器的许多工作都倾向于重建结构和节点特征。这些努力并没有获得像在NLP, CV中所取得的重大进展。...最初采样节点的表示再次用另一个掩码标识[DMASK]替换，即解码器的掩码标识向量。通过重新掩蔽和GNN解码器，模型通过被掩蔽的目标节点的未掩蔽邻居的表示来重建被掩蔽的目标节点。...对于高置信预测，相应的误差通常小于1，当比例因子gamma大于1时，误差会更快地衰减为零，这相当于为不同困难程度的样本调整了权重。
事实上，ULMFiT和ELMo都取得了巨大的成功，在众多任务中取得了最先进的成果。但我们将看到XLNet如何实现前所未有的成果。...BERT模型有两个主要缺点： 1.由于掩蔽导致的微调差异 训练BERT以预测用特殊[MASK]标记替换的标记。问题是在下游任务中微调BERT时，[MASK]标记永远不会出现。...在大多数情况下，BERT只是将非掩码标记复制到输出中。 那么，它真的会学会为非掩码标记生成有意义的表示吗？它也不清楚如果输入句中没有[MASK]标记会发生什么。...双流自注意力(Two-Stream Self-Attention) 对于使用Transformer模型的语言模型，当预测位置i处的标记时，该词的整个嵌入被掩蔽，包括位置嵌入。...为了解决这个问题，作者引入了第二组表示，其中包含位置信息，但仅为了预训练而屏蔽了实际的标记。第二组表示称为query stream。
上次说了SVG在安卓中的应用，在我们安卓系统中SVG就是Vector Drawable，Vector除了显示SVG图片外，还可以做动画效果，效果如下： 首先我们需要一张vector图片 在xml中为如下...path 元素一共包含如下属性： android:name 定义该 path 的名字，这样在其他地方可以通过名字来引用这个路径 android:pathData 和 SVG 中 d 元素一样的路径信息...android:fillColor 定义填充路径的颜色，如果没有定义则不填充路径 android:strokeColor 定义如何绘制路径边框，如果没有定义则不显示边框 android:...strokeWidth 定义路径边框的粗细尺寸 android:strokeAlpha 定义路径边框的透明度 android:fillAlpha 定义填充路径颜色的透明度 android...:trimPathStart 从路径起始位置截断路径的比率，取值范围从 0 到1，相对于结束位置 android:trimPathEnd 从路径结束位置截断路径的比率，取值范围从 0 到1，相对于起始位置
其核心思想是一种新颖的自适应转移路径掩码策略，这种掩码策略能够自适应地、动态地提取用户序列形成的全局转移信息用于数据增强，以进行高效的自监督学习，以此缓解序列推荐场景中的数据稀缺和噪声干扰问题，并避免了大多数对比学习方法中出现的问题...为了解决这一问题，现今的许多序列推荐模型都通过对比学习框架来引入自监督信号以增强对用户和商品的表征学习，而对比学习在序列场景的应用过程通常会出现如下问题： 数据增强方式要求人工设计：对比学习中需要构建高质量的数据视图来进行对比...在这种情况下，对比学习很容易被数据中的错误标签误导，引入与下游推荐任务无关的信息，甚至导致对噪声的过拟合。...为了进一步优化数据增强的鲁棒性并解决前文提到的问题，MAERec 采用了一种可学习掩码（learning to mask）的自适应掩码机制。...这将有助于解决顺序推荐中训练和测试数据之间数据分布转移的问题，并强化模型在包含新商品的序列上的表现能力。
而使用图标字体可以完美解决上述问题，同时具备兼容性好，生成的文件小等优点。 雪碧图 雪碧图实例：淘宝PC端 ?...导出的svg文件是由几个path组成的 但是字体只支持单路径， 一个解决办法是手办修改svg文件，把多个path合并成一个，这就要求对svg格式比较熟悉。...使用PS合并多个形状图层 坑3：生成的SVG填充可能被置为none 有时候会遇到生成了svg，但是上传上去是空的，检查一下svg文件发现是fill被置为none了，如下所示： ?...解决文案是加一个font-smoothing的属性： 解决边缘加粗问题 CSS .icon{ -webkit-font-smoothing:antialiased; -moz-osx-font-smoothing...还可以转化为base64的方式。更多使用SVG的方式参见：Using SVG 当小个的SVG过多的时候，可能要考虑把多个小的SVG合并成一个SVG，就像雪碧图那样： 3.
在自然语言处理中，这种数据需求已经成功地通过自监督预训练来解决。基于 GPT 自回归语言建模和 BERT 掩蔽自编码的解决方案在概念上非常简单：它们删除一部分数据，并学习预测删除的内容。...他们尝试从以下几个角度来回答这一问题： 1、架构差异。在计算机视觉领域，卷积网络是过去十年的主流架构。...当训练一个模型来预测每个句子中缺失的寥寥数词时，这项任务似乎能诱发复杂的语言理解。但视觉任务就不同了：图像是自然信号，拥有大量的空间冗余。...具有高掩蔽率（即移除 patch 的比率）的随机采样在很大程度上消除了冗余，从而创建了一项无法借助可见相邻 patch 外推（extrapolation）来轻松解决的任务。...被掩蔽的 patch 被移除；不使用掩蔽 token。这使得该方法能够仅使用一小部分计算和内存来训练非常大的编码器。
，与Bert模型一致，在预测被掩蔽token时，可以观察到所有的token，如上图所示，使用全0矩阵来作为掩码矩阵,模型需要根据所有的上下文分析，所以$M$是一个0矩阵。...在这种训练方式中，观测序列分为从左到右和从右向左两种，从左到右，即仅通过被掩蔽token的左侧所有本文来预测被掩蔽的token；从右到左，则是仅通过被掩蔽token的右侧所有本文来预测被掩蔽的token...,x_7,EOS$如果被掩蔽token在第一个文本序列中，那么仅可以使用第一个文本序列中所有token，不能使用第二个文本序列的任何信息；如果被掩蔽token在第二个文本序列中，那么使用一个文本序列中所有...UniLM有一个问题是在做机器翻译这样经典的Seq-to-Seq任务时，它的掩码机制导致它并没有使用表示SOS标志对应的全句特征，而是使用了输入句子的序列。...└── train.py # 模型训练评估数据集简介：LCQMC是百度知道领域的中文问题匹配数据集，目的是为了解决在中文领域大规模问题匹配数据集的缺失。
sep_token (str, optional, 默认为 "") — 分隔符标记，在构建来自多个序列的序列时使用，例如用于序列分类的两个序列或用于问题回答的文本和问题。...掩码值选择在[0, 1]之间： 对于未被掩码的标记，为 1， 对于被掩码的标记为 0。...选择在[0, 1]范围内的掩码值： 1 表示未被掩码的令牌。 0 表示被掩码的令牌。...选择在[0, 1]范围内的掩码值： 1 表示头部未被掩码， 0 表示头部被掩码。...sep_token (str, optional, defaults to "") — 分隔符标记，在构建来自多个序列的序列时使用，例如用于序列分类的两个序列或用于文本和问题的问题回答。
基于此，该研究提出了一系列未经训练的指标 InfoLM，这些指标可被视为基于字符串的指标，但借助预训练掩码语言模型解决了上述缺陷。这些指标还利用信息度量，允许 InfoLM 适应各种评估标准。...，各个任务的 SOTA 不断被刷新。...在这篇博士论文中，作者应用了信息论中的原理和技术来解决上述问题，以提高我们的理论理解，并运用这一理解来设计更好的算法。第二章和第三章介绍了作者针对深度学习模型提出的信息论方法。...第四章讨论了将 IB 应用于深度神经网络时最困难的问题之一 —— 估计高维空间中的互信息。第五章介绍了一个新的信息论框架 —— 双重信息瓶颈（dualIB）。...15% 的数字反映 le 这样一个假设 —— 若掩蔽太多文本，则模型无法很好地学习表示，这一思路被 BERT 之后的研究普遍采用。
然而，大家的需求总是出奇的相似（因为已经有很多类似的插件存在了），因此没必要重复造轮子了，但是 如何开发 vscode 插件 的过程可以记录下来，分享给大家！ 希望本文对你有所帮助！！！...上，激活命令时执行的就是该函数等 目录结构比较简单就不过多介绍了。...也就是决定当命令激活时需要做些什么事情，即只需要在 extension.ts 文件的 activate 方法中做如下修改即可： // 执行命令时被激活 export function activate(...context: vscode.ExtensionContext) { // 使用控制台输出诊断信息(console.log)和错误(console.error) // 这行代码只会在你的扩展被激活时执行一次...这个方案比较简单，这里直接贴出 extension.ts 文件中的代码了： import * as vscode from "vscode"; // 执行命令时被激活 export function
因此，为了解决上述问题，基于金字塔的ViT可以是首选结构，因为通过自然引入局部窗口操作，它们更便于存储，并且它们已经证明了在转移到下游视觉任务方面的巨大兼容性和先进性。...masked patch被视为原始图像/特征空间中的空白占位符。...为了解决US带来的退化问题，作者进一步提出了二次掩蔽（SM）策略，该策略在已经采样的可见patch中执行二次随机掩蔽，如上图（c）至（d）所示。...3.3 UM-MAE Pipeline with Pyramid-based ViT 上图展示了本文的方法在应用于典型的基于金字塔的ViT（如PVT和SWN）时的详细不对称设计（即MAE风格的pipeline...执行提出的统一掩蔽以获得紧凑的、重新组织的2D输入（包括可见patch和掩蔽token）。它以缩小的比例（即全部patch的25%）作为编码器的输入。每个掩码token是一个共享的、学习到的嵌入向量。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
