摘要：
一、BERT原理 1、概述 背景：通过在大规模语料上预训练语言模型，可以显著提高其在NLP下游任务的表现。 动机：限制模型潜力的主要原因在于现有模型使用的都是单向的语言模型（例如GPT），无法充分了解到单词所在的上下文结构（主要是在判别性任务上，分类、抽取等）。 Idea: 受完形填空的启发，BER 阅读全文
posted @ 2023-04-15 23:16
LeonYi
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摘要：
一、熵（PRML） 考虑将A地观测的一个随机变量x，编码后传输到B地。 这个随机变量有8种可能的状态，每个状态都是等可能的。为了把x的值传给接收者，需要传输一个3-bits的消息。注意，这个变量的熵由下式给出: ⾮均匀分布⽐均匀分布的熵要⼩。 如果概率分布非均匀，同样使用等长编码，那么并不是最优的。 阅读全文
posted @ 2023-04-15 23:01
LeonYi
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摘要：
一、Transformer Transformer最开始用于机器翻译任务，其架构是seq2seq的编码器解码器架构。其核心是自注意力机制： 每个输入都可以看到全局信息，从而缓解RNN的长期依赖问题。 输入： （待学习的）输入词嵌入 + 位置编码（相对位置） 编码器结构： 6层编码器： 一层编码器 = 阅读全文
posted @ 2023-04-15 22:51
LeonYi
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摘要：
一、背景 编码是信息处理的基础（重新表示信息）。 普通的编码是等长编码，例如7位的ASCIL编码，对出现频率不同的字符都使用相同的编码长度。但其在传输和存储等情况下编码效率不高。 可使用不等长编码，来压缩编码：高频字符编码长度更短，低频字符编码长度更长。 [例] 将百分制的考试成绩转换成五分制的成绩 阅读全文
posted @ 2023-04-15 22:41
LeonYi
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摘要：
Expectation Maximization，EM算法是带有隐变量的概率模型参数的极大似然估计（MLE为给定参数，观测数据出现/生成的可能性）。 如下为《统计机器学习》中对应EM算法的笔记。 观测数据Y和隐变量X合称，完全数据 观测数据Y称，不完全数据 E步：（期望步）求Q函数（上一轮参数固定， 阅读全文
posted @ 2023-04-15 21:49
LeonYi
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基础 傅里叶变换 傅里叶级数是对周期为T的确定性信号做展开，而傅里叶变换将周期推广到无穷，能对具有任意长度的信号做展开。 傅里叶级数和傅里叶变换是什么关系？ 如下为傅里叶变换公式： \[\hat{f}(t)={\int}f(x){\exp}^{-iwt}dx = {\int}f(x) \left(c 
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