前言 Transfomer是一种encoder-decoder模型,在机器翻译领域主要就是通过encoder-decoder即seq2seq,将源语言(x1, x2 ... xn) 通过编码,再解码的方式映射成(y1, y2 ... ym), 之前的做法是用RNN进行encode-decoder,但是由于RNN在某一时间刻的输入是依赖于上一时间刻的输出,所以RNN不能并行处理,导致效率低效,而Transfomer就避开了RNN,因此encoder-decoder效率高. Transformer…

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 从宏观上看Transformer 把张量画出来 开始编码! 从宏观上看自注意力 自注意力的细节 自注意力的矩阵计算 "多头"自注意力 用位置编码表示序列的顺序 残差 解码器 最后的线性和Softmax层 损失函数 下一步 本文翻译自Jay Alammar的博文The Illustrated Transformer 注意力是一个有助于提高神经机器翻译模型性能的机制.在这篇文章中,我们将着眼于Transformer--一个利用注意力来提高模型训练速度的模型.Transformer在特…

分类算法:对目标值进行分类的算法    1.sklearn转换器(特征工程)和预估器(机器学习)    2.KNN算法(根据邻居确定类别 + 欧氏距离 + k的确定),时间复杂度高,适合小数据    3.模型选择与调优    4.朴素贝叶斯算法(假定特征互独立 + 贝叶斯公式(概率计算) + 拉普拉斯平滑系数),假定独立,对缺失数据不敏感,用于文本分类    5.决策树(找到最高效的决策顺序--信息增益(关键特征=信息熵-条件熵) + 可以可视化)    6.随机森林(bootstarp(又放回…

Transformer注解及PyTorch实现 原文:http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html 作者:Alexander Rush 转载自机器之心:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-11-06-10?from=synced&keyword=transformer 在学习的过程中,将代码及排版整理了一下,方便阅读. "Attention is All You Need"…

论文地址:Attention is you need 序列编码 深度学习做NLP的方法,基本都是先将句子分词,然后每个词转化为对应的的词向量序列,每个句子都对应的是一个矩阵\(X=(x_1,x_2,...,x_t)\),其中\(x_i\)都代表着第\(i\)个词向量,维度为d维,故\(x\in R^{n×d}\) 第一个基本的思路是RNN层,递归式进行: \[ y_t=f(y_{t-1},x_t) \] RNN结构本身比较简单,也适合序列建模,但RNN明显缺点之一在于无法并行,因而速度较慢,而且…

1. 什么是Transformer <Attention Is All You Need>是一篇Google提出的将Attention思想发挥到极致的论文.这篇论文中提出一个全新的模型,叫 Transformer,抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN.目前大热的Bert就是基于Transformer构建的,这个模型广泛应用于NLP领域,例如机器翻译,问答系统,文本摘要和语音识别等等方向. 2. Transformer结构 2.1 总体结构 Transformer的结构和Att…

深度学习广泛应用于各个领域.基于transformer的预训练模型(gpt/bertd等)基本已统治NLP深度学习领域,可见transformer的重要性.本文结合<Attention is all you need>Harvard 的代码<Annotated Transformer>深入理解transformer模型. Harvard的代码在python3.6 torch 1.0.1 上跑不通,本文做了很多修改.修改后的代码地址:Transformer. 1 模型的思想 Tran…

url: https://arxiv.org/abs/1506.02025 year:2015 blog: https://kevinzakka.github.io/2017/01/10/stn-part1/ https://kevinzakka.github.io/2017/01/18/stn-part2/ code: https://github.com/kevinzakka/spatial-transformer-network Introduce 卷积神经网络定义了一类特别强大的模型,但…

https://www.cnblogs.com/rucwxb/p/10277217.html Transformer -- attention is all you need Transformer模型是2018年5月提出的,可以替代传统RNN和CNN的一种新的架构,用来实现机器翻译,论文名称是attention is all you need.无论是RNN还是CNN,在处理NLP任务时都有缺陷.CNN是其先天的卷积操作不很适合序列化的文本,RNN是其没有并行化,很容易超出内存限制(比如50to…