原文:从RNN到BERT

一 文本特征编码 . 标量编码 美国: 中国: 印度: 朝鲜: 标量编码问题:美国 中国 印度 . One hot编码 美国: , , , , , 中国: , , , , , 印度: , , , , , 美国 中国 , , , , , ,代表拥有美国和中国双重国籍 . Embedding编码 二 文本序列化表示 Tokenization Build Dictionary One hot encod ...

2020-07-29 20:49 0 1057 推荐指数:

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RNN,LSTM,BERT

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 ...

Sat Dec 18 02:06:00 CST 2021 0 1304
什么是BERT

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 ... ...

Thu Oct 10 23:49:00 CST 2019 0 384
RNN

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 ...

Wed Sep 04 04:59:00 CST 2019 0 1109
RNN及双向RNN原理

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 ...

Sun Apr 05 03:27:00 CST 2020 0 1132
RNN(一)——RNN和LSTM原理

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 ...

Tue Dec 11 23:06:00 CST 2018 0 846
BERT模型

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 ...

Tue Jul 16 05:11:00 CST 2019 0 914
bert微调(1)

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 ...

Thu May 07 00:07:00 CST 2020 0 1493
 
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