BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)理解
BERT的新語言表示模型，它代表Transformer的雙向編碼器表示。與最近的其他語言表示模型不同，BERT旨在通過聯合調節所有層中的上下文來預先訓練深度雙向表示。因此，預訓練的BERT表示可以通過一個額外的輸出層進行微調（fine-tuning），適用於廣泛任務的最先進模型的構建，比如問答 ...
原文：【NLP-15】BERT模型（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）
目錄 BERT簡介 BERT概述 BERT解析 GLUE語料集 模型比較 總結 一句話簡介： 年年底發掘的自編碼模型，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 送入雙向transformer 借用了ELMo的雙向思路，GPT的transformer 中。Masked LM MLM，借用了CBOW的上下預測中心的思慮，也是雙向的 和Next Senten ...
2020-06-20 10:29 0 1837 推薦指數：
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