一句話簡介： 年發掘的自回歸模型，采用預訓練和下游微調方式處理NLP任務 解決動態語義問題，word embedding 送入單向transformer中。 一 GPT簡介 . 背景 目前大多數深度學習方法依靠大量的人工標注信息，這限制了在很多領域的應用。此外，即使在可獲得相當大的監督語料情況下，以無監督學習的方式學到的表示也可以提供顯着的性能提升。到目前為止，最引人注目的證據是廣泛使用預訓練詞嵌 ...
2020-06-20 10:27 0 7723 推薦指數：
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，之前已經出現了【1】ELMo和【2】GPT這些較為強大的模型，ELMo 的特征提取器不是很先進，GPT ...
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(\theta )=\th ...
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 ...
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(θ)=θ+θ1x1+θ2x2 ...
什么是預訓練和微調？ 預訓練(pre-training/trained)：你需要搭建一個網絡來完成一個特定的圖像分類的任務。首先，你需要隨機初始化參數，然后開始訓練網絡，不斷調整直到網絡的損失越來越小。在訓練的過程中，一開始初始化的參數會不斷變化。當你覺得結果很滿意的時候，就可以將訓練模型的參數 ...
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 ...
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 ...
key value 名稱 Pre-training with Whole Word Masking for Chinese BERT 一作 崔一鳴 單位 ...
