1.詳解Transformer https://zhuanlan.zhihu.com/p/48508221(非常好的文章) 2.Bert學習 https://zhuanlan.zhihu.com/p/46652512 模型的主要創新點都在pre-train方法上,即用了Masked LM ...
Transformer 自 Attention 機制提出后,加入 Attention 的 seq seq 模型在各個任務上都有了提升,所以現在的 seq seq 模型指的都是結合 RNN 和 Attention 的模型。 Transformer 模型使用了 self Attention 機制,不采用 RNN 的順序結構,使得模型可以並行化訓練,而且能夠擁有全局信息。 下圖是 Transformer ...
2020-05-11 06:10 0 1124 推薦指數:
1.詳解Transformer https://zhuanlan.zhihu.com/p/48508221(非常好的文章) 2.Bert學習 https://zhuanlan.zhihu.com/p/46652512 模型的主要創新點都在pre-train方法上,即用了Masked LM ...
Transformer: https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ BERT: https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf 進化史:https://zhuanlan.zhihu.com/p ...
目錄寫在前面1. Transformer1.1 從哪里來?1.2 有什么不同?1.2.1 Scaled Dot-Product Attention1.2.2 Multi-Head Attention1.2.3 Masked Multi-Head Attention2. ...
1.Transformer Google於2017年6月發布在arxiv上的一篇文章《Attention is all you need》,提出解決sequence to sequence問題的transformer模型,用全attention的結構代替了lstm,拋棄了之前 ...
導論 自然語言處理,NLP,接下來的幾篇博客將從四方面來展開: (一)基本概念和基礎知識 (二)嵌入Embedding (三)Text classification (四)Language Models (五)Seq2seq/Transformer/BERT ...
一、資源 (1)預訓練模型權重 鏈接: https://pan.baidu.com/s/10BCm_qOlajUU3YyFDdLVBQ 密碼: 1upi (2)數據集選擇的THUCNews,自行 ...
一、注意力層(attention layer) 重要:本層主要就是根據論文公式計算token之間的attention_scores(QKT),並且做softmax之后變成attention_prob ...
句 BERT 輸入表示 模型結構——Transformer編碼器 ...