论文：https://export.arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf 参考资料：(60条消息) Transformer详解（看不懂你来骂我）_mathor的博客-CSDN博客_transformer(60条消息) Transformer代码完全解读！_Datawhale-目录Transformer模型架构Encoder Positional encodi
文章目录bert的优势bert的结构bert的输入bert的预训练任务bert的微调工作 bert的优势bert是Word2Vec的替代，Word2Vec文章一写过，是词嵌入的一种方法，作用是将自然语言转化为词向量。bert使用transformer为主要框架，transformer可以准确把握语句的双向关系。bert是通过自监督学习方法，自监督学习方法指在没有标签的数据集上进行监督学习，学习结
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2023-11-27 19:51:18
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构建词表是NLP任务中的一个基本要求，传统的方法是对各个句子进行分词，然后选取频率最高的N个词组成词表。但是这样的做法不可避免的会带来一些问题，如OOV问题，低频次/稀疏词的语义很难获取（因为没有训练）等。为解决上述问题，提出了subword模型。该模型的划分粒度介于词与字符之间，如将"looking"分割为“look”和“ing”两个子词，因而它能够大大降低词典的大小，同时对相近词能更好的处理s
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2024-06-25 17:44:16
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1、transformer 其实transformer最重要的就是，输入的是什莫，输出是什么，主要的组成部分是什么？ 现在明白一点输入和另外一个的输入其实相差一位，output主要是为了训练的时候，让下一个知道之前都发生了什么，让下一个输入知道上一输出的内容，为了充分学习这一句话。output是最主要的就是它具有掩蔽模块就是为了掩盖以后的，从而达到比第一个input少知道一点东西。 2.bert
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2023-12-17 13:17:05
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文章目录框架简介Transformer结构EncoderDecoderScaled Dot-Product AttentionMulti-Head AttentionLayer NormalizationMaskPositional EmbeddingPosition-wise Feed-Forward NetworkTransformer优点 框架简介Transformer就是一个升级版的Se
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2023-12-18 13:27:33
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一文彻底搞懂BERT 一、什么是BERT?没错下图中的小黄人就是文本的主角Bert ，而红色的小红人你应该也听过，他就是ELMo。2018年发布的BERT 是一个 NLP 任务的里程碑式模型，它的发布势必会带来一个 NLP 的新时代。BERT 是一个算法模型，它的出现打破了大量的自然语言处理任务的记录。在 B
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2023-09-14 12:47:56
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Transformer、BERT、GPT的关系详解1. Transformer：基础架构角色：Transformer是一种通用的神经网络架构，专为处理序列数据设计。核心结构：
编码器（Encoder）：负责提取输入序列的上下文信息，通过自注意力机制捕捉词与词的关系。解码器（Decoder）：基于编码器的输出逐步生成目标序列，引入了交叉注意力（关注编码器的结果）。关键创新：
自注意力机制：替代RNN
输入嵌入：1. 前言在本文之前我们已经介绍了ELMo和GPT的两个成功的模型，今天给大家介绍google新发布的BERT模型。BERT来头可不小，其性能超越许多使用任务特定架构的系统，刷新了11项NLP任务的当前最优性能记录。2. BERT原理BERT模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，它是一种新型的语言模型。
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2023-10-25 17:32:39
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结合李宏毅老师机器学习2021——Transformer课程和网上查阅的资料，总结一下对Transformer的理解Transformer是什么？ 从宏观角度来看，Transformer是一种基于Self-Attention机制的Seq2seq模型（序列模型），是用于机器翻译的，由编码器和解码器组成（自己总结的）。所以在学习Transformer前，需要先弄明白Seq2seq、编码器 / 解
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2023-12-31 13:32:30
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讲讲最近深度学习里面的后期之秀吧，Transformer（和变形金刚没有半毛钱关系）话说自公元二零一三年，深度学习网络一枝独秀，自机器学习王国脱颖而出，带动了人工智能领域的发展。其中它最主要的两大家，卷积网络（CNN）和循环网络（RNN），因其独特的性质，分别在计算机视觉和自然语言处理领域得到广泛使用。然而这两大家却都还是上世纪就被提出来了，本世纪虽有创新，却也逃脱不了这两大家的干系。前有 RNN
最近在做 NER 任务的时候，需要处理最长为 1024 个字符的文本，BERT 模型最长的位置编码是 512 个字符，超过512的部分没有位置编码可以用了处理措施：将bert的位置编码认为修改成（1*1024），前512维使用原始的 （1*512）初始化，后512维随机初始化将bert的位置编码认为修改成（1*1024），前512维使用原始的 （1*512）初始化，后512维依旧使用原始的（1*5
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2024-02-20 08:35:14
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前言Transformers 版本 4.4.2，pytorch 版的 BERT 相关代码，从代码结构、具体实现与原理，以及使用的角度进行分析，包含以下内容：BERT-based Models应用模型BERT训练和优化Bert解决NLP任务BertForSequenceClassificationBertForMultiChoiceBertForTokenClassificationBertForQ
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2024-07-17 15:35:50
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作者：陈锴，中山大学张泽，华东师范大学近两年来，Bert模型非常受欢迎，大部
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2022-08-21 00:03:24
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Transformer由论文《Attention is All You Need》提出，广泛应用于自然语言处理和计算机个课件提供原版...
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2022-06-03 00:51:50
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Transformer的背景:
2017年发表的的Transformer论文2018年出现优势:
Transformer能够利用分布式GPU进行并行训练，提升模型训练效率.在分析预测更长的文本时, 捕捉间隔较长的语义关联效果更好. attention机制的使用.Transformer结构解析输入部分
源语言的文本嵌入层 + 位置编码器目标语言的文本嵌入层 + 位置编码器编
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2023-11-03 08:42:50
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当今自然语言处理领域中最重要和最成功的模型之一是Transformer模型。它是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最初由Google公司的研究人员提出，并被广泛应用于机器翻译、文本生成、情感分析等任务中。 Transformer模型之所以被广泛使用，是因为它在自然语言处理任务中取得了相当不错的结果。与传统的递归神经网络（如循环神经网络）不同，Transformer使用了全连接层和注意力
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2023-12-13 06:37:55
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# 如何实现 NLP BERT
在自然语言处理(NLP)领域，BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是一种强大的预训练模型，可以用来解决多种语言处理任务，如文本分类、命名实体识别等。如果你是一名刚入行的小白，本文会为你详细介绍如何实现 BERT 模型。
## 整体流程
首先，让我们看看整个实现流程。下表展
原创
2024-10-16 05:22:26
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原创
2021-07-13 14:33:59
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原创
2022-01-26 10:24:35
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本博客将从标图到最终采用tensorrt部署BBAVectors，一步一步手把手教你如何成为一个合格的算法搬运工。BBAVectors是一款用于旋转框目标检测的神经网络，采用anchor-free机制，地址：见这里，具体原理我就不说了，关于这个网络的中文博客百度一大堆。直接进入实操。。。。这个博客原则上需要具有一定深度学习能力的搬运工食用
