resnet有5个stage,每个stage缩小一倍(即stride2).第1个stage是7*7个卷积大的缩小1倍,第2个stage是通过max-pooling缩小1倍,后面3个stage都是在各自stage的第一个卷积缩小1倍 第一个7*7的卷积是pad为3,stride为2 pooling是3*3,stride为2 3至5stage的第一个block的第一个卷积都是通过1*1的卷积+stride为2来缩小一倍

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

attention 以google神经机器翻译(NMT)为例 无attention: encoder-decoder在无attention机制时,由encoder将输入序列转化为最后一层输出state向量,再由state向量来循环输出序列每个字符. attention机制: 将整个序列的信息压缩在一维向量里造成信息丢失,并且考虑到输出的某个字符只与输入序列的某个或某几个相关,与其他输入字符不相关或相关性较弱,由此提出了attention机制.在encoder层将输入序列的每个字符output向量

论文地址:Attention is you need 序列编码 深度学习做NLP的方法,基本都是先将句子分词,然后每个词转化为对应的的词向量序列,每个句子都对应的是一个矩阵\(X=(x_1,x_2,...,x_t)\),其中\(x_i\)都代表着第\(i\)个词向量,维度为d维,故\(x\in R^{n×d}\) 第一个基本的思路是RNN层,递归式进行: \[ y_t=f(y_{t-1},x_t) \] RNN结构本身比较简单,也适合序列建模,但RNN明显缺点之一在于无法并行,因而速度较慢,而且

论文题目: ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities(THU/ACL2019) 本文的工作也是属于对BERT锦上添花,将知识图谱的一些结构化信息融入到BERT中,使其更好地对真实世界进行语义建模.也就是说,原始的bert模型只是机械化地去学习语言相关的“合理性”,而并学习不到语言之间的语义联系,打个比喻,就比如掉包xia只会掉包,而不懂每个包里面具体是什么含义.于是,作者们的工作就是如何将这些额外的知识告诉

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

主要是对 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understandingtichu提出的BERT 清华和华为提出的ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities 百度提出的ERNIE: Enhanced Representation through Knowledge Integration 这三个模型的学习记录 B

一.BERT整体结构 BERT主要用了Transformer的Encoder,而没有用其Decoder,我想是因为BERT是一个预训练模型,只要学到其中语义关系即可,不需要去解码完成具体的任务.整体架构如下图: 多个Transformer Encoder一层一层地堆叠起来,就组装成了BERT了,在论文中,作者分别用12层和24层Transformer Encoder组装了两套BERT模型,两套模型的参数总数分别为110M和340M. 二.再次理解Transformer中的Attention机制

目录 前言 BERT模型概览 Seq2Seq Attention Transformer encoder部分 Decoder部分 BERT Embedding 预训练 文本分类试验 参考文献 前言 在18年末时,NLP各大公众号.新闻媒体都被BERT(<BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding>)刷屏了,刷新了自然语言处理11项纪录,也被称为了2018年最强自然语言处理模型.

一,背景——横空出世的BERT全面超越人类 2018年在自然语言处理(NLP)领域最具爆炸性的一朵“蘑菇云”莫过于Google Research提出的BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型.作为一种新型的语言表示模型,BERT以“摧枯拉朽”之势横扫包括语言问答.理解.预测等各项NLP锦标的桂冠,见图1和图2. [图1]SQuAD是基于Wikipedia文章的标准问答数据库的NLP锦标.目前SQuAD2.0排名

https://zhuanlan.zhihu.com/p/54356280 大数据文摘与百度NLP联合出品 编译:张驰.毅航.Conrad.龙心尘 来源:https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ 编者按:前一段时间谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果,引爆了整个NLP界.而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用.谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务,当时达到了STOA效

BERT模型总结 前言 ​ BERT是在Google论文<BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding>中被提出的,是一个面向NLP的无监督预训练模型,并在多达11个任务上取得了优秀的结果.这个模型的最大意义是使得NLP任务可以向CV一样使用与训练模型,这极大的方便了一个新的任务开始,因为在NLP领域,海量数据的获取还是有难度的. 模型概述:BERT是一个无监督的NLP与训练模型

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

转载于 腾讯Bugly 发表于 腾讯Bugly的专栏 原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1389555 本文首先介绍BERT模型要做什么,即:模型的输入.输出分别是什么,以及模型的预训练任务是什么:然后,分析模型的内部结构,图解如何将模型的输入一步步地转化为模型输出:最后,我们在多个中/英文.不同规模的数据集上比较了BERT模型与现有方法的文本分类效果. 1. 模型的输入/输出 BERT模型的全称是:BidirectionalEnc

论文题目:Beyond OCR + VQA: Involving OCR into the Flow for Robust and Accurate TextVQA 论文链接:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3474085.3475606 一.任务概述 视觉问答任务(VQA):将图像和关于图像的自然语言问题作为输入,并生成自然语言答案作为输出.  文本视觉问答任务(TextVQA):面向文字识别的问答任务. 二.Baseline 2.1 Baseline 1

借着ACL2022一篇知识增强Tutorial的东风,我们来聊聊如何在预训练模型中融入知识.Tutorial分别针对NLU和NLG方向对一些经典方案进行了分类汇总,感兴趣的可以去细看下.这一章我们只针对NLU领域3个基于实体链接的知识增强方案Baidu-ERNIE,THU-ERNIE和K-Bert来聊下具体实现~ 知识增强 Knowledge is any external information absent from the input but helpful for generating

摘要:快,着实有点快. 现在,经典模型BERT只需2.69分钟.ResNet只需16秒. 啪的一下,就能完成训练! 本文分享自华为云社区<这就是华为速度:2.69分钟完成BERT训练!新发CANN 5.0加持,还公开了背后技术>,作者:昇腾CANN. 快,着实有点快. 现在,经典模型BERT只需2.69分钟.ResNet只需16秒. 啪的一下,就能完成训练! 这是华为全联接2021上,针对异构计算架构CANN 5.0放出的最新性能"预热": 4K老电影AI修复,原本需要几天

这一章我们来唠唠如何优化BERT对文本长度的限制.BERT使用的Transformer结构核心在于注意力机制强大的交互和记忆能力.不过Attention本身O(n^2)的计算和内存复杂度,也限制了Transformer在长文本中的应用. 之前对长文档的一些处理方案多是暴力截断,或者分段得到文本表征后再进行融合.这一章我们看下如何通过优化attention的计算方式,降低内存/计算复杂度,实现长文本建模.Google出品的Efficient Transformers: A Survey里面对更高效

CNN的发展史 上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的Science Paper,当时提到,2006年虽然Deep Learning的概念被提出来了,但是学术界的大家还是表示不服.当时有流传的段子是Hinton的学生在台上讲paper时,台下的机器学习大牛们不屑一顾,质问你们的东西有理论推导吗?有数学基础吗?搞得过SVM之类吗?回头来看,就算是真的,大牛们也确实不算无理取闹,是骡子是马拉出来遛遛,不要光提个概念. 时间终于到了2012年,Hinton的学生Alex Krizhevsky在寝

Deep Residual Learning for Image Recognition 微软亚洲研究院的何凯明等人 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1512.03385v1.pdf Abstract 更深层次的神经网络训练更加困难.我们提出一个 Residual的学习框架来缓解训练的网比之前所使用的网络深得多.我们提供全面的经验证据显示这些残余网络更容易优化,并可以从显着增加的深度获得准确性.在ImageNet数据集上我们评估深度达152层残留网比VGG网[41]更深,但

opencv中提供的基于haar特征级联进行人脸检测的方法效果非常不好,本文使用dlib中提供的人脸检测方法(使用HOG特征或卷积神经网方法),并使用提供的深度残差网络(ResNet)实现实时人脸识别,不过本文的目的不是构建深度残差网络,而是利用已经训练好的模型进行实时人脸识别,实时性要求一秒钟达到10帧以上的速率,并且保证不错的精度.opencv和dlib都是非常好用的计算机视觉库,特别是dlib,前面文章提到了其内部封装了一些比较新的深度学习方法,使用这些算法可以实现很多应用,比如人脸检测.