keras_bert
import keras_bert 我們可以使用get_model()來取得bert模型 在中文BERT模型中，中文分詞是基於字而非詞的分詞。 ...
原文：訓練BERT模型加入到深度學習網絡層中——keras_bert庫使用指南
前言 BERT模型的使用可以分為兩種形式：第一種使用方法直接將語句序列輸入BERT模型獲取特征表示，BERT模型一共提供十二層不同的特征向量輸出，隨層數的遞進，特征表示從專於詞義表示到專於語義表示而有所區別，此時BERT模型相當於靜態的word vector模型，僅用於特征表示，關於如何獲取BERT預訓練模型及如何使用第一種方法，可以參考前一篇博客。 第二種則是更為常用的將BERT模型作為深度學 ...
2020-04-22 16:39 0 1377 推薦指數：
相關推薦
深度學習網絡層之 Pooling
pooling 是仿照人的視覺系統進行降維（降采樣），用更高層的抽象表示圖像特征，這一部分內容從Hubel&wiesel視覺神經研究到Fukushima提出，再到LeCun的LeNet5首次采用並使用BP進行求解，是一條線上的內容，原始推動力其實就是仿生，仿照真正的神經網絡構建人工 ...
NLP與深度學習（五）BERT預訓練模型
1. BERT簡介 Transformer架構的出現，是NLP界的一個重要的里程碑。它激發了很多基於此架構的模型，其中一個非常重要的模型就是BERT。 BERT的全稱是Bidirectional Encoder Representation from Transformer，如名稱所示 ...
NLP與深度學習（六）BERT模型的使用
從頭開始訓練一個BERT模型是一個成本非常高的工作，所以現在一般是直接去下載已經預訓練好的BERT模型。結合遷移學習，實現所要完成的NLP任務。谷歌在github上已經開放了預訓練好的不同大小的BERT模型，可以在谷歌官方的github repo中下載[1]。 以下是官方提供的可下 ...
深度學習網絡層之 Batch Normalization
中提出此方法來減緩網絡參數初始化的難處. Batch Norm原理 內部協轉移（Internal Cova ...
深度學習網絡層之上采樣（Unpooling）
之前一篇博文中介紹了深度學習中的pooling層,在本篇中主要介紹轉置卷積這種上采樣操作。轉置卷積也是一種卷積。 L2 pooling \[a^l={1\over k}\sqrt{\sum_{j=1}^k(a_j^{l-1})^2} \] pooling除了僅輸出一個值, 也可以輸出 ...
keras API的使用，神經網絡層，優化器，損失函數，查看模型層數，compile和fit訓練
layers介紹 Flatten和Dense介紹 優化器 損失函數 compile用法 第二個是onehot編碼 模型訓練 model.fit 兩種創建模型的方法 ...
預訓練模型（三）-----Bert
1.什么是Bert？ Bert用我自己的話就是：使用了transformer中encoder的兩階段兩任務兩版本的語言模型 沒錯，就是有好多2，每個2有什么意思呢？ 先大體說一下，兩階段是指預訓練和微調階段，兩任務是指Mask Language和NSP任務，兩個版本是指Google發布 ...