本文是针对谷歌Transformer模型的解读,根据我自己的理解顺序记录的. 另外,针对Kyubyong实现的tensorflow代码进行解读,代码地址https://github.com/Kyubyong/transformer 这里不会详细描述Transformer的实现机理,如果有不了解Transformer的可以先阅读文章<Attention is all you need>,以及我列出的一些参考博客,都是不错的解读. Layer Normalization 首先是Layer Norm

查询的时候有自己的查询格式,为了统一并且方便的搜索lucene.net 于是就写了个解析格式,大体上覆盖了几乎所有的lucene.net的query了.当然少了公共扩展库里包含的regexQuery,这个有个坑,平时的时候用的比较少,所以就等下次专门写一篇regexQuery的用法吧. public class SearchModule { private static readonly Regex _all = new Regex(@"^(-?\d+\.\d{1,8}|-?\d+)~(-?\d

QueryParser(单域查询) QueryParser子类对单个域查询时创建查询query,构造方法中需要传入Lucene版本号,检索域名和分词器. QueryParser parser = new QueryParser(Version.LUCENE_43, field, analyzer);// 查询字符串 Query query = parser.parse("key"); MultiFieldQueryParser(多域查询) MultiFieldQueryParser p

目录 引言 构建示例 match operator 参数 analyzer lenient 参数 Fuzziness fuzzniess 参数 什么是模糊搜索? Levenshtein Edit Distance fuzziness 参数取值规则 prefix_length Zero terms Query Cutoff frequency synonyms 小结 参考文档 系列文章列表 Query DSL Java Rest Client API 引言 昨天是感恩节,上幼儿园的女儿在老师的叮嘱

时间 2016-01-23 13:01:14  CrocoDillon’s Blog 原文  http://crocodillon.com/blog/reading-query-string-values-in-javascript 主题 JavaScript Most server software can read values from the query string easily, but sometimes you need to read these values in the b

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)

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"

训练时: 1. 输入正确标签一次性解码出来 预测时: 1. 第一次输入1个词,解码出一个词 第二次输入第一次输入的词和第一次解码出来词一起,解码出来第3个词,这样依次解码,解码到最长的长度或者<pad>.就结束. 训练时,全部输入与预测时一个一个输入是一样的 1. 需要传入词向量 def __init__(self, hp): self.hp = hp self.token2idx, self.idx2token = load_vocab(hp.vocab) # 这里在实际的需求情况下传入自己

http://mysql.rjweb.org/bestof.html I have tagged many of the better forum threads. 'Better' is based on how good I thing the answer was. (<bias> I wrote many, but not all, of the better answers. </bias>) -- Rick James, MySQL Geek The Best of t

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

#!/usr/bin/python3# -*- coding: utf-8 -*-'''date: 2019/8/19mail: cally.maxiong@gmail.comblog: http://www.cnblogs.com/callyblog/'''import mathimport tensorflow as tf __all__ = ['encoder'] initializer_relu = lambda: tf.contrib.layers.variance_scaling_i

017年,Google发表论文<Attention is All You Need>,提出经典网络结构Transformer,全部采用Attention结构的方式,代替了传统的Encoder-Decoder框架必须结合CNN或RNN的固有模式.并在两项机器翻译任务中取得了显著效果.该论文一经发出,便引起了业界的广泛关注,同时,Google于2018年发布的划时代模型BERT也是在Transformer架构上发展而来.所以,为了之后学习的必要,本文将详细介绍Transformer模型的网络结构.

https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ The Illustrated Transformer Discussions: Hacker News (65 points, 4 comments), Reddit r/MachineLearning (29 points, 3 comments) Translations: Chinese (Simplified), Korean Watch: MIT’s Deep Learning S

目录 Transformer Network Packages 1 - Positional Encoding 1.1 - Sine and Cosine Angles Exercise 1 - get_angles 1.2 - Sine and Cosine Positional Encodings Exercise 2 - positional_encoding Additional Hints 2 - Masking 2.1 - Padding Mask 2.2 - Look-ahead

在前面一系列文章中,我们可以看到微信自定义菜单的重要性,可以说微信公众号账号中,菜单是用户的第一印象,我们要规划好这些菜单的内容,布局等信息.根据微信菜单的定义,我们可以看到,一般菜单主要分为两种,一种是普通的Url菜单(类型为View的菜单),一种是事件菜单(类型为Click的菜单),一般情况下,微信的Url菜单,是无法获得用户的任何信息的,但微信用户信息非常重要,因此也提供了另外一种方式(类似重定向的方式)来给我们使用,本篇主要介绍这种重新定向的方式菜单的使用,以使我们能够尽可能和用户进行交

在Lucene 中 BooleanClause用于表示布尔查询子句关系的类,包括:BooleanClause.Occur.MUST表示and,BooleanClause.Occur.MUST_NOT表示not,BooleanClause.Occur.SHOULD表示or. 下面给出个例子 ** * 根据信息分类和关键词进行查询 * @param type,资源的类型,其值为news或product * @param searchKey,搜索的关键字 * @return Hits */ publi

先说点废话 以前有 DBA 在身边的时候,从来不曾考虑过数据库性能的问题,但是,当一个应用程序从头到脚都由自己完成,而且数据库面对的是接近百万的数据,看着一个页面加载速度像乌龟一样,自己心里真是有种挫败感.代码的优化问题,这是属于程序员的职责范围之内,对于我来说,这一方面比较好探查些,因为都是自己熟悉的,用 EF 或 SQL Server Profiler 跟踪一下程序代码产生的 SQL,如果有问题,直接优化程序代码就可以了,如果 SQL 没问题,那就得优化数据库了,对于我来说,这是一个无人区.

使用阿里大于API发送短信,但阿里没有提供NetCore 的API,自己看了下源码重写了发短信这个部分 public class MessageSender { private readonly string _appKey; private readonly string _appSecret; private readonly string _serverUrl; public MessageSender(string url, string appKey, string appSecret

android:sharedUserId sharedUserId的作用是让两个应用程序共享一个user id,我们都知道linux进程给每一个应用程序分配了一个独立的user id,所以如果两个或多个应用程序的签名相同并且设置了一样的sharedUserId,他们将会共享一个user id,相同user id的应用程序可以访问对方的数据(也就是说如果应用程序中的一个文件的权限是600,相同uid可以直接访问,反之则无法访问). 安装在设备中的每一个apk文件,Android给每个APK进程分配

//(赋值)最简单的一种hashMap赋值方式 List<HashMap<String, Object>> aMap= new ArrayList<HashMap<String,Object>>(); aMap.put("user","admin");//通过put加入一个键值 aMap.put("pwd","admin"); 数据的遍历 //测试遍历数据 List<Has