Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行. 它是由编码组件.解码组件和它们之间的连接组成. 编码组件部分由一堆编码器(6个 encoder)构成.解码组件部分也是由相同数量(与编码器对应)的解码器(decoder)组成的. 所有的编码器在结构上都是相同的,但它们没有共享参数.每个解码器都可以分解成两个子层. BERT大火却不懂Transformer?读这一篇就够了 大数据文摘 1月8日 大数据文摘与百度NLP联合出品 编译:张驰…

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…

1. Transformer模型 在Attention机制被提出后的第3年,2017年又有一篇影响力巨大的论文由Google提出,它就是著名的Attention Is All You Need[1].这篇论文中提出的Transformer模型,对自然语言处理领域带来了巨大的影响,使得NLP任务的性能再次提升一个台阶. Transformer是一个Seq2Seq架构的模型,所以它也由Encoder与Decoder这2部分组成.与原始Seq2Seq 模型不同的是:Transformer模型中没有RN…

原创作者 | 疯狂的Max 01 背景及动机 Transformer是目前NLP预训练模型的基础模型框架,对Transformer模型结构的改进是当前NLP领域主流的研究方向. Transformer模型结构中每层都包含着残差结构,而残差结构中最原始的结构设计是Post-LN结构,即把Layer Norm (LN) 放在每个子层处理之后,如下图Figure 1(a)所示:而其他的一些预训练模型如GPT-2,则将LN改到每个子层处理之前,被定义为Pre-LN,如下图Figure 1(b),有论文[…

外媒速递是核子可乐精选的近日国外媒体的精彩文章推荐,希望大家喜欢! 本期给大家推荐的是帮助你提升Web设计效果的十大最佳心理学概念.改善企业云环境协作效率的九款卓越工具.选择移动应用开发工具时要考虑的八项因素和对于软件测试发展趋势的三项预测等. 一.十大最佳心理学概念助你提升Web设计效果 原文标题:10 Best Philosophies of Effective Web Design 除了保障可用性与功能性之外,Web设计师们还需要在自己的成果中引入心理学概念,从而利用潜意识抓住使用者的眼球…

利用GBDT模型构造新特征具体方法 数据挖掘入门与实战  公众号: datadw   实际问题中,可直接用于机器学**模型的特征往往并不多.能否从"混乱"的原始log中挖掘到有用的特征,将会决定机器学**模型效果的好坏.引用下面一句流行的话: 特征决定了所有算法效果的上限,而不同的算法只是离这个上限的距离不同而已. 本文中我将介绍Facebook最近发表的利用GBDT模型构造新特征的方法. (Xinran He et al. Practical Lessons from Predict…

原文:[高德API]如何利用MapKit开发全英文检索的iOS地图 制作全英文地图的展示并不困难,但是要制作全英文的数据检索列表,全英文的信息窗口,你就没办法了吧.告诉你,我有妙招!使用iOS自带的MapKit来展示全球英文底图,结合上高德API的中英文检索功能,就能打造POI数据最丰富,英文展示全方位的纯英文地图啦!看看截图,是不是浑然天成? ----------------------------------------------------------------------------…

1 概述 在介绍Transformer模型之前,先来回顾Encoder-Decoder中的Attention.其实质上就是Encoder中隐层输出的加权和,公式如下: 将Attention机制从Encoder-Decoder框架中抽出,进一步抽象化,其本质上如下图 (图片来源:张俊林博客): 以机器翻译为例,我们可以将图中的Key,Value看作是source中的数据,这里的Key和Value是对应的.将图中的Query看作是target中的数据.计算Attention的整个流程大致如下: 1)…

NABCD模型与产品Backlog NABCD模型 ) N (Need 需求) 方便了老师和学生,使他们可以想要的时候随时可以得到,省时省力,快速出题,马上得到答案. ) A (Approach 做法) 利用Java编程软件eclipse编写的一个软件,按照用户需求进行运行从而得到题目,例如学生的手机或家长的手机安装我们的APP,只要家长想出题给学生,直接打开我们的APP就可以了.我们会每次随机出题,学生们平时没有什么事情的时候也可以直接打开APP练习. ) B (Benefit 好处) 节约了…

很早之前已经讲过 <Cognos利用DMR模型开发同比环比>这篇文章里说的是不利用过滤器,而是采用 except (lastPeriods (-9000,[订单数据分析].[日期维度].[日期维度].[日]->?bdate?),lastPeriods (-9000,nextMember ([订单数据分析].[日期维度].[日期维度].[日]->?edate?)))+特殊函数的方式来实现的,下面我们就来采用过滤器来实现一些同比环比. 首先,在数据库设计好标准日期维度(年-季度-月-日…