看了一些別人的思路,總結了一些模型性能提升的操作並完成python實現。 1. 行空缺值的處理 常規方法 統計每行數據的空缺值,如果空缺值數量超過閾值,則剔除此行數據。 改進方法 考慮特征重要度的因素。遵循一個原則:特征重要度越高,對這一特征下的空缺值容忍程度越低。 特征重要度的評估 ...
背景 前一篇文章中,采用了在當前比較主流的Transformer模型,Transformer模型本質來看是基於Encoder Decoder框架,其解碼方式本質上和seq seq模型的解碼方式基本相同。seq seq的重要缺陷之一在於其不具備生成能力,而PGN模型具備着良好的生成能力。因此,本文擬結合Transformer強大的特征抽取能力以及PGN模型的生成能力,希望能碰撞出一些火花。這兩個模型 ...
2021-08-27 21:54 0 98 推薦指數:
看了一些別人的思路,總結了一些模型性能提升的操作並完成python實現。 1. 行空缺值的處理 常規方法 統計每行數據的空缺值,如果空缺值數量超過閾值,則剔除此行數據。 改進方法 考慮特征重要度的因素。遵循一個原則:特征重要度越高,對這一特征下的空缺值容忍程度越低。 特征重要度的評估 ...
目錄 1、transformer 2、GPT 3、bert 4、RoBERTa 5、ALBERT 6、spanBert 7、xlnet 1、transformer transformer就是大名鼎鼎的論文《Attention Is All ...
1 大綱概述 文本分類這個系列將會有十篇左右,包括基於word2vec預訓練的文本分類,與及基於最新的預訓練模型(ELMo,BERT等)的文本分類。總共有以下系列: word2vec預訓練詞向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 ...
Transformer模型 Transformer模型 1.Transformer整體架構 2.對Transformer框架中模塊的理解 2.1 Input(輸入) 2.2 Multi-head Attention(多頭注意) 2.3 ADD& ...
參考博客:https://blog.csdn.net/u012526436/article/details/86295971 講解非常好! 模型使用 Layer normalization而不使用Batch normalization的原因見之前博客。 網絡層數較深的時候會出現網絡退化問題 ...
一、摘要的主要分類 文本摘要:從數據上來看,分為利用無監督數據(自動摘要)和有監督數據兩種方法 文本摘要:從獲取方法上看,分為抽取式摘要(從原文中抽取多個句子組成概要)和生成式摘要(先是自然語言理解進行篇章理解,然后用自然語言生成來生成摘要)兩種方法。 深度學習模型:BertSum ...
最近在關注谷歌發布關於BERT模型,它是以Transformer的雙向編碼器表示。順便回顧了《Attention is all you need》這篇文章主要講解Transformer編碼器。使用該模型在神經機器翻譯及其他語言理解任務上的表現遠遠超越了現有算法 ...
目錄 Transformer 1. 前言 ...