原文:训练BERT模型加入到深度学习网络层中——keras_bert库使用指南

前言 BERT模型的使用可以分为两种形式:第一种使用方法直接将语句序列输入BERT模型获取特征表示,BERT模型一共提供十二层不同的特征向量输出,随层数的递进,特征表示从专于词义表示到专于语义表示而有所区别,此时BERT模型相当于静态的word vector模型,仅用于特征表示,关于如何获取BERT预训练模型及如何使用第一种方法,可以参考前一篇博客。 第二种则是更为常用的将BERT模型作为深度学 ...

2020-04-22 16:39 0 1377 推荐指数:

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keras_bert

import keras_bert 我们可以使用get_model()来取得bert模型 在中文BERT模型,中文分词是基于字而非词的分词。 ...

Fri May 01 00:39:00 CST 2020 0 618
深度学习网络层之 Pooling

pooling 是仿照人的视觉系统进行降维(降采样),用更高层的抽象表示图像特征,这一部分内容从Hubel&wiesel视觉神经研究到Fukushima提出,再到LeCun的LeNet5首次采用并使用BP进行求解,是一条线上的内容,原始推动力其实就是仿生,仿照真正的神经网络构建人工 ...

Thu Sep 28 07:38:00 CST 2017 0 5940
NLP与深度学习(五)BERT训练模型

1. BERT简介 Transformer架构的出现,是NLP界的一个重要的里程碑。它激发了很多基于此架构的模型,其中一个非常重要的模型就是BERTBERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformer,如名称所示 ...

Fri Oct 01 04:35:00 CST 2021 0 850
NLP与深度学习(六)BERT模型使用

从头开始训练一个BERT模型是一个成本非常高的工作,所以现在一般是直接去下载已经预训练好的BERT模型。结合迁移学习,实现所要完成的NLP任务。谷歌在github上已经开放了预训练好的不同大小的BERT模型,可以在谷歌官方的github repo中下载[1]。 以下是官方提供的可下 ...

Sun Oct 10 07:13:00 CST 2021 2 16929
深度学习网络层之上采样(Unpooling)

之前一篇博文中介绍了深度学习的pooling,在本篇主要介绍转置卷积这种上采样操作。转置卷积也是一种卷积。 L2 pooling \[a^l={1\over k}\sqrt{\sum_{j=1}^k(a_j^{l-1})^2} \] pooling除了仅输出一个值, 也可以输出 ...

Wed May 09 00:57:00 CST 2018 0 7206
训练模型(三)-----Bert

1.什么是BertBert用我自己的话就是:使用了transformerencoder的两阶段两任务两版本的语言模型 没错,就是有好多2,每个2有什么意思呢? 先大体说一下,两阶段是指预训练和微调阶段,两任务是指Mask Language和NSP任务,两个版本是指Google发布 ...

Tue Aug 25 01:25:00 CST 2020 0 473
 
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