NEZHA Abstract 主要核心创新点：1.函数式相关性位置编码 2.全词mask策略 3.混合预测训练 4.LAMB优化器 1 Introduction google...
发简信
IP属地：浙江
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2022-02-18
RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding [TOC] 前言 谈谈位置编码 在“attenti...
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ALBERT 论文翻译和阅读笔记Abstract 在预训练无言模型中，增加网络参数的规模能带来在下游任务的性能的提升，但是随着参数量的增加，会带来一些困难：GPU内存的限制和训练时间长的问题。 本文提出两种...
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2021-12-03
Overview BERT是一个具有绝对位置嵌入的模型，因此通常建议将输入在右侧进行pad，而不是左侧 bert被训练在MLM和NSP目标，有效预测masked token ...
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2021-11-16
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 0 背景 在LeNet提出的将近20年里，神...
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attention is all you needAttention is all you need 1 为什么提出attention 传统的RNN的不足如果想要生成，它需要计算，这严重阻碍了计算的并行化，如果是很长的序...
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2021-10-15
Abstract 学习出高质量的句子表示是有利于广泛的自然语言处理任务，尽管bert-base在很多的下游任务当中达到了很好的效果，但是bert-base直接导出的句子表示被...
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2021-08-16
3 Approach 此部分，提出句子表征迁移的consert，给与类bert的预训练语言模型M和来自目标分布的无监督数据集D，目标是在数据集D上fine-tune模型M...
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利用word2vec预训练的词向量进行文本分类
利用word2vec预训练的词向量进行文本分类 读取词向量文件 将词向量变作权重tensor 分词函数 定义Field,声明如何处理数据 划分数据集 建立vocab 构建迭代...
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利用torchtext处理文本的一般流程
利用torchtext进行文本处理的一般流程 建立分词函数 定义Feild声明应当如何处理数据 划分数据集合，制作数据集 建立vocab 构建迭代器 模型构建 训练与验证
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关于lstm的线性层的参数设置
关于lstm的线性层的参数设置 可以看到，nn.lstm的输出有两个: 一般情况下用到的都是state， 它是最后一层每个时间步的隐藏状态 它的size为： num_step...
