BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language UnderstandingBERT模型是来自Transformers的双向编码器表示。Bert是从未标记的文本中在所有层共同训练左、右上下文，旨在预训练双向深层表示。因此，仅增加一个额外的输出层就而无需进行大量针对特定任务的体系结构修改可就以对经过预训练的BERT模
1.目标： 将目标的（）维表示特征的向量降为（）维，。2.输入数据： ，其中为（）维表示第个目标特征的向量，我们将每一个目标看作维空间中的一个点，那么为空间中第个点的坐标。3.输出数据： &
1.主成分分析（Principal components analysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA，目标是基于方差提取最有价值的信息，属于无监督问题。但是降维后的数据因为经过多次矩阵的变化我们不知道降维后的数据意义，但是更加注重降维后的数据结果。2.向量的表示及基的变换（基：数据的衡
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2024-07-06 09:10:43
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Bert 给人们带来了大惊喜，不过转眼过去大约半年时间了，这半年来，陆续出现了与Bert相关的不少新工作。最近几个月，在主业做推荐算法之外的时间，我其实一直比较好奇下面两个问题：问题一：Bert原始的论文证明了：在GLUE这种综合的NLP数据集合下，Bert预训练对几乎所有类型的NLP任务（生成模型除外）都有明显促进作用。但是，毕竟GLUE的各种任务有一定比例的数据集合规模偏小，领域也还
目录1. 降维简介2. 降维模型2.1 PCA2.2 LDA3. 总结与分析1. 降维简介降维就是将原始高维空间中的数据点映射到低维度的空间中去， 实现数据压缩、数据可视化、减少特征维度等。降维其实可以分为特征抽取和特征选择，特征抽取后的特征是原来特征的一个映射；特征选择后的特征是原来特征的一个子集。本文介绍特征抽取的两种方式：一种是无监督的主成分分析（Principle Components A
0.BERT模型的核心架构通过上一篇的阅读，大家对BERT应该有了基本的认识。在运行最后一段代码时应该已经发现，我们采用了PaddleNLP来实现BERT的功能，所以我们这节课的代码依然以此为基础。从理论的角度看，想要了解BERT的模型结构，需要补充Transformer（以自注意力为主）结构的相关知识，Attention Is All You Need论文已经给出。不过BERT并没有采用整个的T
本文将阐述BERT中嵌入层的实现细节，包括token embeddings、segment embeddings, 和position embeddings. 目录概览1 Token Embeddings作用实现2 Segment Embeddings作用实现3 Position Embeddings作用实现4 合成表示 概览下面这幅来自原论文的图清晰地展示了BERT中每一个嵌入层的作用：和大多数
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2024-02-09 06:22:16
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文章目录一、PCA降维1、降维究竟是怎样实现的2、二维特征矩阵降维的一般过程3、PCA降维与特征选择的不同二、 PCA与SVD1、重要参数n_components2、迷你案例：高维数据的可视化（鸢尾花）3、最大似然估计自选超参数4、按信息量占比选超参数5、分析计算过程（以啤酒消费为例子）6、SVM,SVR,SVC的区别7、特征值与奇异值分解8、案例：猩猩图片处理 一、PCA降维1、降维究竟是怎样
# 基于BERT Embedding的模型架构：概述与实现
在自然语言处理领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）已经成为一个重要的技术，因为它能够生成高质量的文本嵌入（embedding）。这种嵌入表示每个单词上下文的动态信息，使模型在多种任务中表现优异。本文将深入探讨一个基于BERT嵌入的模型架构，并提供
原创
2024-10-19 08:32:04
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前几个章节我们将了机器学习的基础知识以及数据预处理和特征选择，本章节我们将讲述数据降维，在次之前，首先我们要明白为什么要进行数据降维操作？加快运算速度有利于防止过拟合（但防止过拟合最好的方法却是正则化）减少用来存储数据的空间2.3数据降维当特征选择完成之后，可以直接训练模型，但是可能由于矩阵过大，导致计算量大，训练时间长的问题，因此降低特征矩阵维度也就必不可少了。数据降维可以保证原始数据信息量没有
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2024-04-23 08:40:52
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文章目录未来能力抽象概括自然语言生成机器翻译结论到目前为止，我们涵盖的主题涉及 BERT 模型的架构和应用。BERT 模型不仅影响了 ML 领域，还影响了内容营销等其他领域。下面我们就来讨论一下BERT的发展和未来的可能性。未来能力事实证明，像 BERT 这样基于 Transformer 的 ML 模型对于最先进的自然处理任务是成功的。BERT 是一种大规模模型，仍然是提供最先进准确性的最流行的语
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2024-03-20 17:24:41
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嵌入（Embedding）在机器学习和自然语言处理中是一种表示离散变量（如单词、句子或整个文档）的方式，通常是作为高维向量或者矩阵。嵌入的目标是捕捉到输入数据中的语义信息，使得语义相近的元素在嵌入空间中的距离也比较近。例如，在自然语言处理中，词嵌入是一种将单词或短语从词汇表映射到向量的技术。这些嵌入向量捕捉了词汇之间的语义和语法关系。例如，词嵌入可以捕捉到"king"和"queen"，"man"和
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2024-03-26 23:07:56
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大纲BERT的输入输出BERT的输入BERT的输出BERT选择mask掉15%比例的原因BERT中3中情况mask的作用BERT最多输入512的原因BERT为什么要在第一句前加[CLS]标志BERT的非线性来源于哪里BERT的三个embedding直接相加会对语义有影响吗BERT中为什么采用层归一化(LN)而不是批量归一化(BN)BERT如何解决长文本问题为什么BERT需要额外的segment e
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2024-04-28 19:13:03
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目录引言 概览 Token Embeddings 作用 实现 Segment Embeddings 作用 实现 Position Embeddings 作用 实现 合成表示 结论 参考文献本文翻译自Why BERT has 3 Embedding Layers and Their Implementation Details引言 本文将阐述BERT中嵌入层的实现细节，包括token embeddi
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2024-03-29 20:02:20
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bert结构bert模型可以看做transformer的编码器embedding = 词embedding + 位置embedding+句子embedding(辅助分句)bert的位置embedding是学习得来的 原始bert的模型结构 基本模型（BERTBASE）使用12层（Transformer编码器块），768个隐藏单元（隐藏大小）和12个自注意头。1.1亿个参数大模型
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2024-04-10 15:56:36
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1.介绍BERT BERT是一种预训练语言模型，是基于Transformer encoder的双向编码器，本质是一个denoised auto encoding(去噪自动编码)模型，它能基于上下文得到文本的表示。它是一个两阶段模型，即预训练-微调。预训练任务包括MLM（掩码语言模型）和NSP。对于下游任务，只需要额外增加一些结构，并对模型进行微调。 2.为什么需要CLS
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2024-06-28 18:46:26
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BERT模型从训练到部署全流程Tag: BERT 训练 部署缘起在群里看到许多朋友在使用BERT模型，网上多数文章只提到了模型的训练方法，后面的生产部署及调用并没有说明。 这段时间使用BERT模型完成了从数据准备到生产部署的全流程，在这里整理出来，方便大家参考。在下面我将以一个“手机评论的情感分类”为例子，简要说明从训练到部署的全部流程。最终完成后可以使用一个网页进行交互，实时地对输入的评论语句进
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2024-06-17 23:12:28
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我觉得解释合理的是这个回答，这个回答解释的是相加的意义这里的相加是特征交叉而不是特征池化。神经网络中相加是构造特征交互的方法，类似的还有elementwise乘，减法。Bert这类的方法一个极大的优势就是通过BPT和字级别把词向量空间的稀疏性压缩下来，如果你在普通的embedding+nn里做这件事情，是有得有失的，好处是长尾的词变得更稠密了，使网络容易学习，对应的缺点就是损失了学的好的词的个性化
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2024-04-18 23:28:02
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BERT模型的使用BERT 的具体介绍，我就略过了，一是网上可以找到很多资料，二是我也只是刚使用了下 BERT，很多细节还不清楚，就不乱说话误导人了。老实说，最开始查资料，找相关工程时，看的头大，不知从何入手。现在总结下我认为的上手BERT的合适流程。了解 BERT 的本质。简单说，BERT 提供了更好的词向量表示，是一个加强版的 Word2Vec，我们只需要在自己的数据集上针对特定任务再进行 f
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2024-03-28 23:04:49
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BERT的基础架构是Transformer的encoder部分： 为什么说基础架构是Transformer的encoder部分，原因：BERT是12个encoder的叠加： 而Transformer的架构是这样的： Transformer中的输入是input embedding和positional encoding，而BERT的输入是：input=token embedding + segmen
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2024-03-27 06:16:18
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