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自监督验证器（Self-Supervised Verifier）
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自监督验证器（Self-Supervised Verifier）
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Self-Supervised Learning（自监督学习）
一种利用未标注数据进行训练的学习方法，通过数据内部的关联性生成监督信号。
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文章提出了卷积注意力机制（convolutional self-attention），该机制利用因果卷积（casual convolutional）产生Q和K（与原transformer模型中的Q、K相同），从而更好地将局部上下文整合到注意机制中。在此基础上，文章提出了内存开销仅为O(L(log L)2)的LogSparse Transformer，在内存受限的条件下，能够对具有较细粒度和较强长期相关性的时间序列的预测精度。最后，文章通过在合成数据和现实数据集上的实验表明，该模型要比现有的模型效果更好。
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*[self]\nn. 自己, 自我, 本性, 本质, 私心, 本人\nvt. 使近亲繁殖, 使自花授精\nvi. 自花授精\na. 同一的\n【医】 自我, 自己
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