BERT解析及文本分類應用
目錄 前言 BERT模型概覽 Seq2Seq Attention Transformer encoder部分 Decoder部分 BERT Embedding ...
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pytorch+huggingface實現基於bert模型的文本分類（附代碼）
從RNN到BERT 一年前的這個時候，我逃課了一個星期，從澳洲飛去上海觀看電競比賽，也順便在上海的一個公司聯系了面試。當時，面試官問我對RNN的了解程度，我回答“沒有了解”。但我把這個問題帶回了學校，從此接觸了RNN，以及它的加強版-LSTM。 時隔一年，LSTM好像已經可以退出歷史舞台 ...
一文看懂Transformer內部原理（含PyTorch實現）
Transformer注解及PyTorch實現 原文：http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html 作者：A ...
[Deep Learning] GELU (Gaussian Error Linerar Units)
(轉載請注明出處哦~) 參考鏈接： 1. 誤差函數的wiki百科：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%AF%AF%E5%B7%AE%E5%87%BD%E6%95%B ...
BERT論文解讀
本文盡量貼合BERT的原論文，但考慮到要易於理解，所以並非逐句翻譯，而是根據筆者的個人理解進行翻譯，其中有一些論文沒有解釋清楚或者筆者未能深入理解的地方，都有放出原文，如有不當之處，請各位多多包含，並希望得到指導和糾正。 論文標題 Bert：Bidirectional ...
【中文版 | 論文原文】BERT：語言理解的深度雙向變換器預訓練
BERT：Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 谷歌AI語言組論文《BERT：語言理解的深度雙向變換器預訓練》，介紹一種新的語言 ...
用深度學習做命名實體識別(六)-BERT介紹
什么是BERT？ BERT,全稱是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。可以理解為一種以Transformers為主要框架的雙向編碼表征模型。所以要想理解BERT的原理，還需要先理解什么是Transformers ...
bert 預訓練模型路徑
BERT-Large, Uncased (Whole Word Masking): 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters BERT-Large, Cased (Whole Word Masking): 24-layer ...
bert 文本分類問題
本篇文章，使用pytorch框架 微調bert bert官方文檔：https://huggingface.co/transformers/model_doc/bert.html bert文件：https://github.com/huggingface/transformers 這里有一篇 ...
transformers的bert預訓練模型的返回值簡要描述
一般使用transformers做bert finetune時，經常會編寫如下類似的代碼： 在BertModel(BertPreTrainedModel)中，對返回值outputs的解釋如下： 這里的pooler_output指的是輸出序列最后一個隱層，即CLS ...