原文:NLP與深度學習(四)Transformer模型

. Transformer模型 在Attention機制被提出后的第 年, 年又有一篇影響力巨大的論文由Google提出,它就是著名的Attention Is All You Need 。這篇論文中提出的Transformer模型,對自然語言處理領域帶來了巨大的影響,使得NLP任務的性能再次提升一個台階。 Transformer是一個Seq Seq架構的模型,所以它也由Encoder與Decod ...

2021-09-14 00:10 0 691 推薦指數:

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[NLP]Transformer模型解析

簡介[2] Attention Is All You Need是2017年google提出來的一篇論文,論文里提出了一個新的模型,叫Transformer,這個結構廣泛應用於NLP各大領域,是目前比較流行的模型。該模型沒有選擇大熱的RNN/LSTM/GRU的結構,而是只使用attention ...

Thu Feb 27 07:05:00 CST 2020 0 2398
NLP深度學習(六)BERT模型的使用

從頭開始訓練一個BERT模型是一個成本非常高的工作,所以現在一般是直接去下載已經預訓練好的BERT模型。結合遷移學習,實現所要完成的NLP任務。谷歌在github上已經開放了預訓練好的不同大小的BERT模型,可以在谷歌官方的github repo中下載[1]。 以下是官方提供的可下 ...

Sun Oct 10 07:13:00 CST 2021 2 16929
NLP深度學習(五)BERT預訓練模型

1. BERT簡介 Transformer架構的出現,是NLP界的一個重要的里程碑。它激發了很多基於此架構的模型,其中一個非常重要的模型就是BERT。 BERT的全稱是Bidirectional Encoder Representation from Transformer,如名稱所示 ...

Fri Oct 01 04:35:00 CST 2021 0 850
NLP深度學習模型何時需要樹形結構?

NLP深度學習模型何時需要樹形結構? 前段時間閱讀了Jiwei Li等人[1]在EMNLP2015上發表的論文《When Are Tree Structures Necessary for Deep Learning of Representations?》,該文主要對比了基於樹形結構 ...

Sun Nov 29 19:33:00 CST 2015 0 5838
NLP深度學習(三)Seq2Seq模型與Attention機制

1. Attention與Transformer模型 Attention機制與Transformer模型,以及基於Transformer模型的預訓練模型BERT的出現,對NLP領域產生了變革性提升。現在在大型NLP任務、比賽中,基本很少能見到RNN的影子了。大部分是BERT(或是其各種變體 ...

Thu Sep 02 08:45:00 CST 2021 0 286
NLP學習筆記16---transformer、bert

1.Transformer   Google於2017年6月發布在arxiv上的一篇文章《Attention is all you need》,提出解決sequence to sequence問題的transformer模型,用全attention的結構代替了lstm,拋棄了之前 ...

Sat May 02 19:16:00 CST 2020 0 626
NLP學習(3)---Bert模型

一、BERT模型: 前提:Seq2Seq模型 前提:transformer模型 bert實戰教程1 使用BERT生成句向量,BERT做文本分類、文本相似度計算 bert中文分類實踐 用bert做中文命名實體識別 BERT相關資源 BERT相關論文、文章和代碼資源匯總 ...

Fri Jul 26 01:38:00 CST 2019 0 435
 
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