梳理NLP预训练模型
在2017年之前，语言模型都是通过RNN，LSTM来建模，这样虽然可以学习上下文之间的关系，但是无法并行化，给模型的训练和推理带来了困难，因此有人提出了一种完全基于attention来对语言建模的模型，叫做transformer。transformer摆脱了NLP任务对于RNN，LSTM的依赖 ...
原文：NLP之预训练
内容是结合：https: zhuanlan.zhihu.com p 可以直接看原文 预训练一般要从图像处理领域说起：可以先用某个训练集合比如训练集合A或者训练集合B对这个网络进行预先训练，在A任务上或者B任务上学会网络参数，然后存起来以备后用。假设我们面临第三个任务C，网络结构采取相同的网络结构，在比较浅的几层CNN结构，网络参数初始化的时候可以加载A任务或者B任务学习好的参数，其它CNN高层的参 ...
2019-06-17 19:50 0 1382 推荐指数：
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