無所不能的Embedding1 - 詞向量三巨頭之Word2vec模型詳解&代碼實現
word2vec是google 2013年提出的，從大規模語料中訓練詞向量的模型，在許多場景中都有應用，信息提取相似度計算等等。也是從word2vec開始，embedding在各個領域的應用開始流行，所以拿word2vec來作為開篇再合適不過了。本文希望可以較全面的給出Word2vec從模型結構 ...
原文：無所不能的Embedding6 - 跨入Transformer時代～模型詳解&代碼實現
上一章我們聊了聊quick thought通過干掉decoder加快訓練, CNN LSTM用CNN作為Encoder並行計算來提速等方法，這一章看看拋開CNN和RNN，transformer是如何只基於attention對不定長的序列信息進行提取的。雖然Attention is All you need論文本身是針對NMT翻譯任務的,但transformer作為后續USE Bert的重要組件，放 ...
2021-02-08 08:15 0 570 推薦指數：
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的句子向量。魔改后的實現可以看這里( ´▽｀) github-DSXiangLi-Embedding-sk ...
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Pytorch Transformer 中 Position Embedding 的實現 The Positional Encoding part in Transformer is a special part, it isn't part of the network module ...
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2013年----word Embedding 2017年----Transformer 2018年----ELMo、Transformer-decoder、GPT-1、BERT 2019年----Transformer-XL、XLNet、GPT-2 2020年----GPT-3 ...