谷歌BERT预训练源码解析（一）：训练数据生成
目录预训练源码结构简介输入输出源码解析参数主函数创建训练实例下一句预测&实例生成随机遮蔽输出结果一览预训练源码结构简介关于BERT，简单来说，它是一个基于Transformer架构，结合遮蔽词预测和上下句识别的预训练NLP模型。至于效果：在11种不同NLP测试中创出最佳成绩关于介绍BERT ...
原文：谷歌BERT预训练源码解析（二）：模型构建
目录前言源码解析模型配置参数BertModelword embeddingembedding postprocessorTransformerself attention模型应用前言BERT的模型主要是基于Transformer架构 论文：Attention is all you need 。它抛开了RNN等固有模式，直接用注意力机制处理Seq Seq问题，体现了大道至简的思想。网上对此模型解析的 ...
2019-07-29 16:56 0 414 推荐指数：
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预训练模型（三）-----Bert
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bert 预训练模型路径
BERT-Large, Uncased (Whole Word Masking): 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters BERT-Large, Cased (Whole Word Masking): 24-layer ...
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