2020 年 8月 17 日随笔档案 - 滚雪球效应

2020年8月17日

摘要： LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络。下图显示了其结构：输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层。 AlexNet中包含了几个比较新的技术点，也首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等Trick。同时AlexNet也使用了G 阅读全文

posted @ 2020-08-17 22:49 滚雪球效应阅读(739) 评论(0) 推荐(0)

bert做阅读理解的一个细节

摘要：如上图所示，展示了如何用BERT来做信息抽取任务的结构图。注意一下几点即可： 1.将Question和Paragraph分别作为BERT的text1和text2输入。 2.start/end span在Paragraph对应的输出位置表示。通常输出会通过2个dense网络，接到start输出和en 阅读全文

posted @ 2020-08-17 13:58 滚雪球效应阅读(919) 评论(0) 推荐(0)