zz全面拥抱Transformer】的更多相关文章

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…
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…
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…
Transformer Transformer来自论文: All Attention Is You Need 别人的总结资源: 谷歌官方AI博客: Transformer: A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding Attention机制详解(二)--Self-Attention与Transformer谷歌软件工程师 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…
1 简介 BERT全称Bidirectional Enoceder Representations from Transformers,即双向的Transformers的Encoder.是谷歌于2018年10月提出的一个语言表示模型(language representation model). 1.1 创新点 预训练方法(pre-trained): 用Masked LM学习词语在上下文中的表示: 用Next Sentence Prediction来学习句子级表示. 1.2 成功 强大,效果好.…
在此前的文章中详细介绍了使用.NET Core的基本知识,如果还没有看,可以先去了解“拥抱.NET Core,学习.NET Core的基础知识补遗”,以便接下来的阅读. 在本文将介绍如何配置类库项目支持不同的平台,并为不同的平台进行兼容的编码. 创建一个.NET Core类库 首先我们创建一个.NET Core的类库项目. 结构如下 设置项目支持的平台 我们打开“project.json”文件,会看到如下内容: 其中“framework”就是用来配置所支持的目标,默认为netstandard1.…
之前写了一篇博文宣布Rabbit Rpc跨平台了"拥抱.NET Core,跨平台的轻量级RPC:Rabbit.Rpc",在过程中尝试了如何编写支持跨平台的类库与应用程序,也尝试了在linux上的运行,今天特此将过程中的一些经历记录下来,方便后人. 安装开发环境 本人用Windows环境就直接用Visual Studio了,当然也可以用记事本或Visual Code. .NET Core开发要求 Visual Studio 2015 Update3 .NET Core 1.0 for V…
前言 .NET Core的新特性之一就是跨平台,但由于对之前框架的兼容导致编写一个.NET Core类库变得相当复杂,主要体现为相当多的框架目标和支持平台,今天我们就对.NET Core的跨平台特性进行一次梳理. 在.NET Core之前 其实早在.NET Core之前微软就有推出.NET的跨平台方案,不过这次的跨平台指的不是Linux.OSX,而是微软自家的平台,如:NET.Silverlight.Windows8.Windows8.1.Windows Phone. 这个阶段微软将它称作为:可…