摘要：
目录 背景 vanilla Transformer Transformer-XL解析 总结 一句话简介：Transformer-XL架构在vanilla Transformer的基础上引入了两点创新：循环机制（Recurrence Mechanism）和相对位置编码（Relative Positio 阅读全文
posted @ 2020-06-23 20:15
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目录 安装TexLive 安装编辑环境VScode 简单使用 常用公式链接 需要分别下载并安装 TexLive，Vscode 一、安装TexLive TexLive安装教程：https://blog.csdn.net/so_geili/article/details/72636466 TexLive 阅读全文
posted @ 2020-06-21 15:37
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目录 BERT简介 BERT概述 BERT解析 GLUE语料集 模型比较 总结 一句话简介：2018年年底发掘的自编码模型，采用预训练和下游微调方式处理NLP任务；解决动态语义问题，word embedding 送入双向transformer（借用了ELMo的双向思路，GPT的transformer 阅读全文
posted @ 2020-06-20 10:29
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一句话简介：2018年发掘的自回归模型，采用预训练和下游微调方式处理NLP任务；解决动态语义问题，word embedding 送入单向transformer中。 一、GPT简介 1.1 背景 目前大多数深度学习方法依靠大量的人工标注信息，这限制了在很多领域的应用。此外，即使在可获得相当大的监督语料 阅读全文
posted @ 2020-06-20 10:27
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目录 ELMo简介 ELMo模型概述 ELMo模型解析 ELMo步骤 总结 一句话简介：2018年发掘的自回归模型，采用预训练和下游微调方式处理NLP任务；解决动态语义问题，word embedding 送入双向LSTM，损失函数基于两个LSTM判断的loss求和，最后通过softmax求解。 一、 阅读全文
posted @ 2020-06-20 10:25
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目录 transformer简介 transformer模型分析 相关对比和问题 一句话简介：2017年（Atention is all you need）引出，采用了 从Encoder（2个子层）-Decoder（3个子层）架构，包含几个重要组件：Self-Attention，Multi-Head 阅读全文
posted @ 2020-06-20 10:21
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目录 Attention介绍 Attention原理 Attention的其他应用 代码尝试 一句话简介：九几年提出的概念，2014年在视觉领域火了以后，逐步引入NLP中，2017年的《Attention is all you need》引爆改结构，初步思想也很简单，就是提高某个区域的权重系数，有L 阅读全文
posted @ 2020-06-20 10:17
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目录 Seq2Seq介绍 原理解析和进化发展过程 Seq2Seq的预处理 seq2seq模型预测 一句话简介：2014年提出的Seq2Seq(Sequence to Sequence), 就是一种能够根据给定的序列，通过特定的方法生成另一个序列的方法。 一般用于机器翻译，图片描述，对话等场景。早期基 阅读全文
posted @ 2020-06-20 10:13
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目录 传统的自然语言处理模型 NLP的卷积神经网络（textCNN） 卷积层的最大池化问题 testCNN的应用 一句话简介：借鉴视觉的CNN用于自然语言处理中，通过不同高度（词数量）的卷积核提取特征，合并池化压缩至分类，优势是速度提升很多。 一、传统的自然语言处理模型 1）传统的词袋模型或者连续词 阅读全文
posted @ 2020-06-16 23:20
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目录 textRNN简介 textRNN网络结构 总结 一句话简介：textRNN指的是利用RNN循环神经网络解决文本分类问题，通常使用LSTM和GRU这种变形的RNN，而且使用双向，两层架构居多。 一、textRNN简介 这里的文本可以一个句子，文档(短文本，若干句子)或篇章(长文本)，因此每段文 阅读全文
posted @ 2020-06-16 23:18
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