目录 RNN LSTM 计算公式 参数量计算 self-attention bert 论文 源码 问题 问题:bert中进行ner为什么没有使用crf;使用DL进行序列标注 ...
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2020-07-29 20:49 0 1057 推荐指数:
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BERT,全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。可以理解为一种以Transformers为主要框架的双向编码表征模型。所以要想理解BERT的原理,还需要先理解什么是Transformers。 Trans ... ...
参考了pytorch官方文档:https://pytorch.org/tutorials/beginner/chatbot_tutorial.html 一、概述 使用pycharm编写项目,代码分 ...
目录 1. 为什么需要RNN 2. LSTM的结构 3. LSTM网络 4. RNN 的评估 5. RNN的应用 6. Attention-based model 1. 为什么需要RNN? 传统的神经网络,一个输入会对应一个输出,如果输入不变,那输出也不会变。如下,一个 ...
原文地址:http://www.keraschina.com/keras_rnn/ 一、RNN网络结构及原理讲解 RNN的网络结构如下图: Xi代表输入第i时刻输入,hi代表第i时刻记忆,yi代表第i时刻输出,U,V,W为相应权重矩阵。 图中左侧是未展开RNN模型,在模型中间 ...
背景 神经网络,卷积神经网络等其他深度学习算法,都有个局限性,各个输入在算法内部是相对独立的。比如:‘星际争霸有意思,我爱玩’这句话,是有上下文关系的。 如果放在其他网络里面,各个分词将会独立处理。但是在rnn里面,可以将上文记忆下来,做为下文的运算基础。 总之:rnn适合用来解决具有上下文 ...
BERT模型是什么 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用 ...
bert微调步骤: 首先从主函数开刀: copy run_classifier.py 随便重命名 my_classifier.py 先看主函数: 1,data_dir flags.mark_flag_as_required("data_dir")中data_dir ...