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

BERT @ 目录 BERT 程序步骤 程序步骤 设置基本变量值,数据预处理 构建输入样本 在样本集中随机选取a和b两个句子 把ab两个句子合并为1个模型输入句,在句首加入分类符CLS,在ab中间和句末加入分隔符SEP 在模型输入句中随机选取15%单词准备用于mask, 再在这个些选中的单词中,按照论文策略进行mask 把所有存储单词的变量都填充至最大长度(有利于统一处理) 判断句间关系(ab是否相邻) 构建BERT模型 按照论文图2构建输入encoder的嵌入矩阵, Embedding: in

Transformer 目录 Transformer 1.理论 1.1 Model Structure 1.2 Multi-Head Attention & Scaled Dot-Product Attention 2.实验 2.1 束搜索 2.2 Issue 1.理论 1.1 Model Structure 1.2 Multi-Head Attention & Scaled Dot-Product Attention 2.实验 2.1 束搜索 束搜索过程示意图: 2.2 Issue 贪婪

最近在给自己的服务器节点添加脚本功能,考虑到 执行性能.开发效率.调试效率.可维护性.严谨性 五大要素,最终选用C#作为脚本语言,并使用mono作为中间层,使其具备跨平台特性,以备具有在Windows开发调试并在Linux部署的效果.这样就完全符合五大要素了. 开始研究嵌入mono的方法,结果并非我想的半天搞定,而是花了我两天的时间,google和bing都搜了个遍,没有直接可解决问题的答案,真是命途多舛.我使用的是mono 4.6版本,在Windows下进行测试,有几个坑需要备忘一下: 1)检

Mono http://www.mono-project.com/docs/advanced/embedding/ http://www.mono-project.com/docs/advanced/embedding/scripting/ Java http://stackoverflow.com/questions/7506329/embed-java-into-a-c-application JavaScript https://developer.mozilla.org/en-US/do

Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding CVPR 2016 摘要:本文提出一种距离度量的方法,充分的发挥 training batches 的优势,by lifting the vector of pairwise distances within the batch to the matrix of pairwise distances. 刚开始看这个摘要,有点懵逼,不怕,后面会知道这段英文是啥意思的. 引言部分

Requirments:     1: The Lua Sources.    2: A C compiler - cc/gcc/g++ for Unix, and Visual C++ for Windows. Other compilers should under Windows, basically any C compiler - I will cover compiling under Windows at the end of the toturial.This tutorial

KDD2016: network embedding model: deep walk(kdd 2014): http://videolectures.net/kdd2014_perozzi_deep_walk/  Node2vec (Grover et al. KDD 2016) http://snap.stanford.edu/node2vec/ GENE(Chen at al. CIKM 2016) http://tech.huanqiu.com/news/2016-11/9742868.

构造+DFS 很容易的可以构造两个,最后一个不会构造的话  DFS一下就可以了 #include<iostream> #include<string> #include<string.h> #include<stdio.h> #include<queue> #include<iomanip> #include<algorithm> #include<map> using namespace std; int n

前置点评: 这篇文章比较朴素,创新性不高,基本是参照了google的word2vec方法,应用到推荐场景的i2i相似度计算中,但实际效果看还有有提升的.主要做法是把item视为word,用户的行为序列视为一个集合,item间的共现为正样本,并按照item的频率分布进行负样本采样,缺点是相似度的计算还只是利用到了item共现信息,1).忽略了user行为序列信息; 2).没有建模用户对不同item的喜欢程度高低. ------------------------------------------

http://www.ee.columbia.edu/ln/dvmm/publications/17/zhang2017visual.pdf Visual Translation Embedding Network for Visual Relation Detection Hanwang Zhang† , Zawlin Kyaw‡ , Shih-Fu Chang† , Tat-Seng Chua‡ †Columbia University, ‡National University of Si

1. Embedding的使用 pytorch中实现了Embedding,下面是关于Embedding的使用. torch.nn包下的Embedding,作为训练的一层,随模型训练得到适合的词向量. 建立词向量层 embed = torch.nn.Embedding(n_vocabulary,embedding_size) 找到对应的词向量放进网络:词向量的输入应该是什么样子 实际上,上面通过随机初始化建立了词向量层后,建立了一个"二维表",存储了词典中每个词的词向量.每个mini-b

转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 首发于深度学习前沿笔记 写文章   从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 张俊林 你所不知道的事 179 人赞了该文章 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很

Introduction and related work 云数据中心对于虚拟技术是理想的创新地方. 可生存性虚拟网络映射(surviavable virtual network embedding SVNE),保证虚拟网络在所映射物理节点原件失效时能正常运行.通常有两种方法:防护机制和恢复机制. 先前的对于SVNE的研究完全等价对待节点和连接而忽略拓扑和控制路径的丢失几率,而假定物理SDN总能正常操作. 这篇文章研究注意拓扑行可生存性网络映射,深入考虑不同节点的重要性(虚拟控制器和虚拟交换机)

这学期为数不多的精读论文中基本上都涉及到了Embedding这个概念,下面结合自己的理解和查阅的资料对这个概念进行一下梳理. ======================================================== 首先了解one-hot(独热)编码 在机器学习算法中,会遇到很多分类的特征,比如颜色中的红橙黄绿.国籍.性别等,这些特征值都是离散的,但是要用算法实现的话,要对这些特征进行特征数字化处理. 也就是对这些特征进行数字化编码,比如把颜色中的红橙黄绿对应为[0,1,

Jiaming Liu--[2019]Detecting Text in the Wild with Deep Character Embedding Network 论文 Jiaming Liu--[2019]Detecting Text in the Wild with Deep Character Embedding Network 作者 亮点 通过将文字的字符合并问题转成字符embedding问题,利用一个网络来学习字符间的连接关系 方法概述 针对任意文字检测(水平.倾斜.曲文),采用从

示例解释: model = Sequential() model.add(Embedding(1000, 64, input_length=10)) #输入中的数值最大值是1000,输出的第三维度是64,输入的长度是10. keras.layers.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform', embeddings_regularizer=None, activity_regularizer=None, em

这种问题是,对于每一个变量 variable 由于是基于protobuf存在这大小限制(2G),这个时候,我们需要将embedding拆开,拆分成N等分,来使得每一个 variable都在2G以下; # !/usr/bin/env/python # coding=utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np input_ids = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[None,None]) num_sha

Word Embedding Word Embedding是一种词的向量表示,比如,对于这样的"A B A C B F G"的一个序列,也许我们最后能得到:A对应的向量为[0.1 0.6 -0.5],B对应的向量为[-0.2 0.9 0.7]. 之所以希望把每个单词变成一个向量,目的还是为了方便计算,比如"求单词A的同义词",就可以通过"求与单词A在cos距离下最相似的向量"来做到. 那么如何进行词嵌入呢?目前主要有三种算法: Embedding

自然语言中的常用的构建词向量方法,将id化后的语料库,映射到低维稠密的向量空间中,pytorch 中的使用如下: import torch import torch.utils.data as Data import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable word_to_id = {'hello':0, 'world':1} embeds = nn.Embedding(