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2019-09-15 21:31 0 351 推薦指數:
摘要: 提出了一個新的語言表示模型(language representation), BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers。不同於以往提出的語言表示模型,它在每一層的每個位置都能利用其左右兩側的信息用於學習 ...
BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 摘要 我們引入了一個新的叫做bert的語言表示模型,它用transformer的雙向編碼器表示。與最近的語言表示模型不同,BERT ...
目錄 研究背景 論文思路 實現方式細節 實驗結果 附件 專業術語列表 一、研究背景 1.1 涉及領域,前人工作等 本文主要涉及NLP的一種語言模型,之前已經 ...
LayoutLM: Pre-training of Text and Layout for Document Image Understanding 摘要 預訓練技術已經在最近幾年的NLP幾類任務上取得成功。盡管NLP應用的預訓練模型被廣泛使用,但它們幾乎只關注於文本級別的操作,而忽略 ...
概述: UniLM是微軟研究院在Bert的基礎上,最新產出的預訓練語言模型,被稱為統一預訓練語言模型。它可以完成單向、序列到序列和雙向預測任務,可以說是結合了AR和AE兩種語言模型的優點,Uni ...
深度神經網絡結構以及Pre-Training的理解 Logistic回歸、傳統多層神經網絡 1.1 線性回歸、線性神經網絡、Logistic/Softmax回歸 線性回歸是用於數據擬合的常規手段,其任務是優化目標函數:h ...