预训练 先在某个任务(训练集A或者B)进行预先训练,即先在这个任务(训练集A或者B)学习网络参数,然后存起来以备后用.当我们在面临第三个任务时,网络可以采取相同的结构,在较浅的几层,网络参数可以直接加载训练集A或者B训练好的参数,其他高层仍然随机初始化.底层参数有两种方式:frozen,即预训练的参数固定不变,fine-tuning,即根据现在的任务调整预训练的参数. 优势: 1.当前任务数据量少,难以训练更多的网络参数,可以加载预训练的模型,然后根据当前的任务对参数进行fine-tuning,

目录 简介 预训练任务简介 自回归语言模型 自编码语言模型 预训练模型的简介与对比 ELMo 细节 ELMo的下游使用 GPT/GPT2 GPT 细节 微调 GPT2 优缺点 BERT BERT的预训练 输入表征 Fine-tunninng 缺点 ELMo/GPT/BERT对比,其优缺点 BERT-wwm RoBERTa ERNIE(艾尼) 1.0 ERNIE 2.0 XLNet 提出背景 排列语言模型(Permutation Language Model,PLM) Two-Stream Sel

1.Contextualized Word Embedding 同样的单词有不同的意思,比如下面的几个句子,同样有 “bank” ,却有着不同的意思.但是用训练出来的 Word2Vec 得到 “bank” 的向量会是一样的.向量一样说明 “word” 的意思是一样的,事实上并不是如此.这是 Word2Vec 的缺陷. 下面的句子中,同样是“bank”,确是不同的 token,只是有同样的 type 我们期望每一个 word token 都有一个 embedding.每个 word token 的

RNN:难以并行 CNN:filter只能考虑局部的信息,要叠多层 Self-attention:可以考虑全局的信息,并且可以并行 (Attention Is All You Need) 示意图:x1, x2, x3, x4先embedding成a1, a2, a3, a4,然后输入到Self-Attention Layer输出 

参考文章: http://blog.csdn.net/chen77716/article/details/6618779 目前在Java中存在两种锁机制:synchronized和Lock,Lock接口及其实现类是JDK5增加的内容,其作者是大名鼎鼎的并发专家Doug Lea.本文并不比较synchronized与Lock孰优孰劣,只是介绍二者的实现原理. 数据同步需要依赖锁,那锁的同步又依赖谁?synchronized给出的答案是在软件层面依赖JVM,而Lock给出的方案是在硬件层面依赖特殊的

为什么使用HandlerAdapter? SpringMVC使用一个Servlet(DispacherServlet)代理所有的请求 , SpringMVC中的处理器是方法级别的处理器,而非类级别的处理,这样只要不定义类变量,就很容易在单例的情况下保证线程安全.同时对处理器进行统一封装,最大程度重用代码. #### 总结流程 Spring工作流程描述 1. 用户向服务器发送请求,请求被Spring 前端控制Servelt DispatcherServlet捕获: 2. DispatcherSer

译者 | Arno 来源 | Medium XLNet是一种新的预训练模型,在20项任务中表现优于BERT,且有大幅度的提升. 这是什么原因呢? 在不了解机器学习的情况下,不难估计我们捕获的上下文越多,预测就越准确. 因此,模型能够深入而有效地捕获大多数上下文的能力是其提升的原因. 让我们玩一个游戏,在下面的上下文中,[Guess1]和[Guess2]分别是什么呢? ['Natural', 'language', 'processing', 'is', 'a', 'marriage', 'of'

1. 使用redis有哪些好处? (1) 速度快,因为数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1) (2) 支持丰富数据类型,支持string,list,set,sorted set,hash (3) 支持事务,操作都是原子性,所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行,要么全部不执行 (4) 丰富的特性:可用于缓存,消息,按key设置过期时间,过期后将会自动删除 2. redis相比memcached有哪些优势? (1) memcached所有

一.内部锁介绍 上篇文章<Synchronized之二:synchronized的实现原理>中向大家介绍了Synchronized原理及优化锁.现在我们应该知道,Synchronized是通过对象内部的一个叫做监视器锁(monitor)来实现的.但是监视器锁本质又是依赖于底层的操作系统的Mutex Lock来实现的.而操作系统实现线程之间的切换这就需要从用户态转换到核心态,这个成本非常高,状态之间的转换需要相对比较长的时间,这就是为什么Synchronized效率低的原因.因此,这种依赖于操作

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

BERT的新语言表示模型,它代表Transformer的双向编码器表示.与最近的其他语言表示模型不同,BERT旨在通过联合调节所有层中的上下文来预先训练深度双向表示.因此,预训练的BERT表示可以通过一个额外的输出层进行微调(fine-tuning),适用于广泛任务的最先进模型的构建,比如问答任务和语言推理,无需针对具体任务做大幅架构修改. 一.BERT是如何进行预训练 pre-training的? BERT 用了两个步骤,试图去正确地训练模型的参数. 1)第一个步骤是把一篇文章中,15% 的词

从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 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,基本刷新了很多NLP的任务的最好性能,有些任务还被刷爆了,这个才是关键.另外一点是Bert具备广泛的通用性,就是说绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果,这

预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT 本篇文章共 24619 个词,一个字一个字手码的不容易,转载请标明出处:预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT - 二十三岁的有德 目录 一.预训练 1.1 图像领域的预训练 1.2 预训练的思想 二.语言模型 2.1 统计语言模型 神经网络语言模型 三.词向量 3.1 独热(Onehot)编码 3.2 Word Embedding 四.Word2Vec 模型 五.自然语言处理的预训练模型 六

内容是结合:https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 可以直接看原文 预训练一般要从图像处理领域说起:可以先用某个训练集合比如训练集合A或者训练集合B对这个网络进行预先训练,在A任务上或者B任务上学会网络参数,然后存起来以备后用.假设我们面临第三个任务C,网络结构采取相同的网络结构,在比较浅的几层CNN结构,网络参数初始化的时候可以加载A任务或者B任务学习好的参数,其它CNN高层的参数仍然需要随机初始化.之后我们用C任务的训练数据来训练网络,此时有两种做法,一种

1.AI 人工的方法在机器上实现智能:机器学习.计算机视觉.规划决策.自然语言处理.认知推理.高效搜索 2.三大学派 符号主义 连接主义:CNN 行为主义 3.两条路线 结构模仿 功能模仿 4.AI芯片 人脑结构 人脑功能 5.关系 人工智能 > 机器学习 > 多层感知机 > 深度学习 6.学习种类 规则学习 样本学习 自主学习 7.样本学习 分类问题:线性.非线性 回归问题:拟合样本曲线 空域延伸 时域延伸 8.样本学习问题 数据质量:稀疏性.小样本.偏见性.不均衡性 训练效率:收敛性

摘要 知识加强的语义表示模型. knowledge masking strategies  :  entity-level  masking   / phrase-level masking    实体级别 和 短语级别 SOTA:5个中文NLP任务    NLI  语义相似性  命名实体识别  情感分析  QA 知识推理能力! 预训练模型: Cove  Elmo  GPT  BERT  XLNet 模型未考虑句子之前的知识. ERNIE  在训练过程中学习实体和短语的先验知识. ERNIE隐式

目录 概 主要内容 GPT BERT Radford A., Narasimhan K., Salimans T. and Sutskever I. Improving language understanding by generative pre-training. 2018. Devlin J., Chang M., Lee K. and Toutanova K. BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for langu

这两天,XLNet貌似也引起了NLP圈的极大关注,从实验数据看,在某些场景下,确实XLNet相对Bert有很大幅度的提升.就像我们之前说的,感觉Bert打开两阶段模式的魔法盒开关后,在这条路上,会有越来越多的同行者,而XLNet就是其中比较引人注目的一位. 当然,我估计很快我们会看到更多的这个模式下的新工作.未来两年,在两阶段新模式(预训练+Finetuning)下,应该会有更多的好工作涌现出来.根本原因在于:这个模式的潜力还没有被充分挖掘,貌似还有很大的提升空间.当然,这也意味着NLP在未来两

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

# 好久没更新博客了,有时候随手在本上写写,或者Evernote上记记,零零散散的笔记带来零零散散的记忆o(╥﹏╥)o..还是整理到博客上比较有整体性,也方便查阅~ 自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后,BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)就成为NLP领域大火.整个ML界略有耳闻的模型,网上相关介绍也很多,但很多技术内容太少,或是写的不全面半懂不懂,重复内容占绝大多数(这