The Evolved Transformer - Enhancing Transformer with Neural Architecture Search 2019-03-26 19:14:33   Paper:"The Evolved Transformer." So, David R., Chen Liang, and Quoc V. Le.  arXiv preprint arXiv:1901.11117 (2019).  Code: https://github.com/t…

前言: transformer用于图像方面的应用逐渐多了起来,其主要做法是将图像进行分块,形成块序列,简单地将块直接丢进transformer中.然而这样的做法忽略了块之间的内在结构信息,为此,这篇论文提出了一种同时利用了块内部序列和块之间序列信息的transformer模型,称之为Transformer-iN-Transformer,简称TNT. 主要思想…

本篇文章主要教大家如何搭建一个基于Transformer的简单预测模型,并将其用于股票价格预测当中.原代码在文末进行获取.小熊猫的python第二世界 1.Transformer模型 Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型,现在比较火热的 Bert 也是基于 Transformer.Transformer 模型使用了 Self-Attention 机制,不采用 RNN 的顺序结构,使得模型可以并行化训练,而且能够拥有全局信息.这篇文章的目的主…

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集…

目录 NLP中的预训练 语境表示 语境表示相关研究 存在的问题 BERT的解决方案 任务一:Masked LM 任务二:预测下一句 BERT 输入表示 模型结构--Transformer编码器 Transformer vs. LSTM 模型细节 在不同任务上进行微调 GLUE SQuAD 1.1 SQuAD 2.0 SWAG 分析 预训练的影响 方向与训练时间的影响 模型规模的影响 遮罩策略的影响 多语言BERT(机器翻译) 生成训练数据(机器阅读理解) 常见问题 结论 翻译自Jacob Dev…

目录 三大特征提取器 - RNN.CNN和Transformer 简介 循环神经网络RNN 传统RNN 长短期记忆网络(LSTM) 卷积神经网络CNN NLP界CNN模型的进化史 Transformer 3.1 多头注意力机制(Multi-Head Attention) 位置编码(Positional Encoding) 残差模块(Residual Block) Transformer小结 三大特征提取器 - RNN.CNN和Transformer 简介 近年来,深度学习在各个NLP任务中都取得…

放弃幻想,全面拥抱Transformer:自然语言处理三大特征抽取器(CNN/RNN/TF)比较 在辞旧迎新的时刻,大家都在忙着回顾过去一年的成绩(或者在灶台前含泪数锅),并对2019做着规划,当然也有不少朋友执行力和工作效率比较高,直接把2018年初制定的计划拷贝一下,就能在3秒钟内完成2019年计划的制定,在此表示祝贺.2018年从经济角度讲,对于所有人可能都是比较难过的一年,而对于自然语言处理领域来说,2018年无疑是个收获颇丰的年头,而诸多技术进展如果只能选择一项来讲的话,那么当之无愧的…

下面的代码自下而上的实现Transformer的相关模块功能.这份文档只实现了主要代码.由于时间关系,我无法实现所有函数.对于没有实现的函数,默认用全大写函数名指出,如SOFTMAX 由于时间限制,以下文档只是实现了Transformer前向传播的过程. 输入层 输入层包括Word Embedding和Positional Encoding.Word Embedding可以认为是预训练的词向量,Positional Encoding用于捕获词语的相对位置信息. \[ \begin{aligned…

论文1 https://arxiv.org/pdf/1705.00108.pdf Semi-supervised sequence tagging with bidirectional language models 理解序列标注中,如何使用动态embedding向量(bilstm) 1.上下文敏感  2.泛化能力增强 论文2 https://arxiv.org/pdf/1802.05365.pdf Deep contextualized word representations 我感觉第一篇文…

xuld/原创 Custom transformer (自定义转换器)是干什么的 简单说,TypeScript 可以将 TS 源码编译成 JS 代码,自定义转换器插件则可以让你定制生成的代码.比如删掉代码里的注释.改变变量的名字.将类转换为函数等等. TypeScript 将 TS 代码编译到 JS 的功能,其实也是通过内置的转换器实现的,从 TS 2.3 开始,TS 将此功能开放,允许开发者编写自定义的转换器. 预备知识 语法树 语法树是用于表示语法的数据结构.具体请参考我的另一个篇文章:ht…