論文地址:https://arxiv.org/abs/1905.07799?context=cs.LG 研究的問題: 相對於LSTM來說,Transformer幾乎在所有的NLP任務上都能勝出。但是有一點,Transformer的時間復雜度是O(n^2)的,因為對於每一步,它都需要計算 ...
DynaBERT: Dynamic BERT with Adaptive Width and Depth 論文中作者提出了新的訓練算法,同時對不同尺寸的子網絡進行訓練,通過該方法訓練后可以在推理階段直接對模型裁剪。依靠新的訓練算法,本文在效果上超越了眾多壓縮模型,比如DistillBERT TinyBERT以及LayerDrop后的模型。 論文對於BERT的壓縮流程是這樣的: 訓練時,對寬度和深度 ...
2020-05-22 10:18 0 916 推薦指數:
論文地址:https://arxiv.org/abs/1905.07799?context=cs.LG 研究的問題: 相對於LSTM來說,Transformer幾乎在所有的NLP任務上都能勝出。但是有一點,Transformer的時間復雜度是O(n^2)的,因為對於每一步,它都需要計算 ...
key value 論文名稱 LEX-BERT: Enhancing BERT based NER with lexicons 一作 Wei Zhu 單位 ...
論文閱讀:Adaptive NMS: Refining Pedestrian Detection in a Crowd 2019年04月11日 23:08:02 Kivee123 閱讀數 836 ...
論文地址: https://hal.inria.fr/hal-02131630/document 作者 : Ganesh Jawahar, Benoît Sagot, Djamé Seddah 機構 : Inria 研究的問題: 探究BERT的深層次表征學習的論文,也就是通過實驗研究 ...
學習筆記1 學習筆記2 RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach(一種魯棒優化的 BERT預訓練方法) 細讀,半天 Motivation 目前自訓練方法例如Elmo,GPT,Bert,XLNet在NLP領域 ...
key value 名稱 Pre-training with Whole Word Masking for Chinese BERT 一作 崔一鳴 單位 ...
目錄 摘要 1、引言 2、相關工作 將點雲映射到常規二維或三維柵格(體素) 基於MLPs的點表示學習 基於點卷積的點表示學習 動 ...
簡述 在文本語義相似度等句子對的回歸任務上,BERT , RoBERTa 拿到sota。 但是,它要求兩個句子都被輸入到網絡中,從而導致巨大開銷:從10000個句子集合中找到最相似的sentence-pair需要進行大約5000萬個推理計算(約65小時)。 BERT不適合語義相似度搜索 ...