无监督学习transformer

### 无监督学习中Transformer模型的应用

在无监督学习领域，Transformer模型凭借其强大的建模能力得到了广泛应用。具体而言，在无监督表示学习方面，Transformer能够捕捉输入数据内部复杂的依赖关系，从而提取出具有高度表达力的特征向量[^1]。

EsViT是一种高效的基于视觉Transformer架构设计来自监督表征学习的方法。该方法不仅提高了计算效率，还增强了所学特征的质量，使得下游任务性能得到显著提升[^2]。

对于Transformer模型本身来说，通过堆叠多层自注意力机制以及前馈神经网络组件来构建整个框架。这种独特的结构允许模型关注不同位置之间的相互作用，并且支持大规模并行化操作，非常适合用于处理长距离依赖性的序列数据[^3]。

#### 实现案例：使用Hugging Face库创建简单的无监督预训练脚本

下面是一个简单例子，展示了如何借助Python编程语言和流行的开源工具包——Transformers by HuggingFace来进行图像领域的无监督学习：

from transformers import ViTFeatureExtractor, ViTForMaskedImageModeling
import torch
from datasets import load_dataset

# 加载预定义的数据集
dataset = load_dataset('cifar10', split='train')

# 初始化特征抽取器与模型实例
feature_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224-in21k')
model = ViTForMaskedImageModeling.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224-in21k')

def transform(examples):
    inputs = feature_extractor([example['img'] for example in examples], return_tensors="pt", padding=True)
    inputs["labels"] = inputs.input_ids.clone()
    rand_pixel_indices = (torch.rand_like(inputs.input_ids.float()) < .15).bool() # 随机遮蔽部分像素点
    inputs.input_ids[rand_pixel_indices] = model.config.mask_token_id
    
    return {"pixel_values": inputs.pixel_values,
            "masked_positions":rand_pixel_indices.long(),
            "labels":inputs.labels}

transformed_ds = dataset.map(transform,batched=True)

for batch in transformed_ds.shuffle().batch(8):
    outputs = model(**{key:value.cuda() for key,value in batch.items()})
    loss = outputs.loss
    print(f'Loss: {loss.item()}')

这段代码片段说明了如何准备CIFAR-10图片分类数据集，并对其进行转换以便适应掩码图像建模的任务需求。接着，采用预先训练好的Vision Transformer作为基础架构执行实际训练过程。