transformer和bert简要学习
1.详解Transformer https://zhuanlan.zhihu.com/p/48508221（非常好的文章） 2.Bert学习 https://zhuanlan.zhihu.com/p/46652512 模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了Masked LM ...
原文：NLP学习笔记16---transformer、bert
.Transformer Google于 年 月发布在arxiv上的一篇文章 Attention is all you need ，提出解决sequence to sequence问题的transformer模型，用全attention的结构代替了lstm，抛弃了之前传统的encoder decoder模型必须结合cnn或者rnn的固有模式，只用attention，可谓大道至简。文章的主要目的是 ...
2020-05-02 11:16 0 626 推荐指数：
相关推荐
NLP（五）Seq2seq/Transformer/BERT
导论 自然语言处理，NLP，接下来的几篇博客将从四方面来展开： （一）基本概念和基础知识 （二）嵌入Embedding （三）Text classification （四）Language Models （五）Seq2seq/Transformer/BERT ...
NLP（九）：pytorch用transformer库实现BERT
一、资源 （1）预训练模型权重 链接: https://pan.baidu.com/s/10BCm_qOlajUU3YyFDdLVBQ 密码: 1upi （2）数据集选择的THUCNews，自行 ...
NLP学习（3）---Bert模型
一、BERT模型： 前提：Seq2Seq模型 前提：transformer模型 bert实战教程1 使用BERT生成句向量，BERT做文本分类、文本相似度计算 bert中文分类实践 用bert做中文命名实体识别 BERT相关资源 BERT相关论文、文章和代码资源汇总 ...
NLP与深度学习（四）Transformer模型
1. Transformer模型 在Attention机制被提出后的第3年，2017年又有一篇影响力巨大的论文由Google提出，它就是著名的Attention Is All You Need[1]。这篇论文中提出的Transformer模型，对自然语言处理领域带来了巨大的影响，使得NLP任务 ...
【NLP-16】Transformer-XL
目录 背景 vanilla Transformer Transformer-XL解析 总结 一句话简介：Transformer-XL架构在vanilla Transformer的基础上引入了两点创新：循环机制（Recurrence Mechanism）和相对 ...
Transformer、BERT
Transformer 自 Attention 机制提出后，加入 Attention 的 seq2seq 模型在各个任务上都有了提升，所以现在的 seq2seq 模型指的都是结合 RNN 和 Attention 的模型。 Transformer 模型使用了 self-Attention ...
NLP与深度学习（六）BERT模型的使用
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 ...