在每个新单词产生后,该单词就被添加在之前生成的单词序列后面,这个序列会成为模型下一步的新输入。这种机制叫做自回归(auto-regression),同时也是令 RNN 模型效果拔群的重要思想。

GPT-2,以及一些诸如 TransformerXL 和 XLNet 等后续出现的模型,本质上都是自回归模型

自回归(auto-regression)机制的更多相关文章

  1. BOOST的AUTO link机制以及配置

    我们在使用BOOST的时候,如果需要链接一些库,是不用我们手动去链接的,归根结底还是boost的auto_link这个机制,在boost下的auto_link.hpp这个文件夹里面,基本可以看出要根据 ...

  2. 深入理解Auto Layout 第一弹

    本文转载至 http://zhangbuhuai.com/2015/07/16/beginning-auto-layout-part-1/ By 张不坏 2015-07-16 更新日期:2015-07 ...

  3. 时间序列分析模型——ARIMA模型

    时间序列分析模型——ARIMA模型 一.研究目的 传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型.但经济理论通常不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明,而且内生变量既可以出现在方程的左 ...

  4. 现代数字信号处理——AR模型

    1. AR模型概念观       AR模型是一种线性预测,即已知N个数据,可由模型推出第N点前面或后面的数据(设推出P点),所以其本质类似于插值,其目的都是为了增加有效数据,只是AR模型是由N点递推, ...

  5. VAR向量自回归模型学习笔记2

    向量自回归模型 今天的你 和昨天的你 和前天的你,是否具有相关性. 1. 定义 向量自回归(VAR,Vector Auto regression)分析联合内生变量间的动态关系 联合:n个变量间的相互影 ...

  6. Bert不完全手册2. Bert不能做NLG?MASS/UNILM/BART

    Bert通过双向LM处理语言理解问题,GPT则通过单向LM解决生成问题,那如果既想拥有BERT的双向理解能力,又想做生成嘞?成年人才不要做选择!这类需求,主要包括seq2seq中生成对输入有强依赖的场 ...

  7. 关于 redis、memcache、mongoDB 的对比

    从以下几个维度,对 redis.memcache.mongoDB 做了对比. 1.性能 都比较高,性能对我们来说应该都不是瓶颈. 总体来讲,TPS 方面 redis 和 memcache 差不多,要大 ...

  8. redis、memcache、mongoDB 做了对比

    from: http://yang.u85.us/memcache_redis_mongodb.pdf   从以下几个维度,对redis.memcache.mongoDB 做了对比. 1.性能 都比较 ...

  9. Redis、Memcache和MongoDB的区别(转)

    1.性能 都比较高,性能对我们来说应该都不是瓶颈 总体来讲,TPS方面redis和memcache差不多,要大于mongodb 2.操作的便利性 memcache数据结构单一 redis丰富一些,数据 ...

  10. [MongoDB]MongoDB的优缺点及与关系型数据库的比较

    汇总: 1. [MongoDB]安装MongoDB2. [MongoDB]Mongo基本使用:3. [MongoDB]MongoDB的优缺点及与关系型数据库的比较4. [MongoDB]MongoDB ...

随机推荐

  1. ulimit 更改 gcc升级 查看显卡状态命令

    一.更改ulimit: vim /etc/security/limits.conf 在文件最下方添加以下内容 * soft nofile 65536* hard nofile 65536 二. gcc ...

  2. 【比赛游记】CSP2019游记

    往期回顾:[比赛游记]NOIP2018游记 提高 D1: 密码 Ren2Zhen1Si0Kao9?. A B C 00:04 00:32 -5 \(100 + 100 + 0 = 200\) 因为提前 ...

  3. 201777010217-金云馨《面向对象程序设计(java)》第十四周学习总结

      项目 内容   这个作业属于哪个课程   https://www.cnblogs.com/nwnu-daizh/   这个作业的要求在哪里 https://www.cnblogs.com/nwnu ...

  4. 莫烦RL-01小例子

    # Python 3.6.5 :: Anaconda, Inc. import numpy as np import pandas as pd import time np.random.seed(2 ...

  5. SysML——CSE 599W: Systems for ML

    CSE 599W: Systems for ML Assignments Materials Projects Schedule Schedule The schedule is tentative ...

  6. 洛谷 U86564 排队形

    洛谷 U86564 排队形 题目传送门 题目背景 \(JDFZ2019\)秋季运动会开始辣!为了使强大的高一 · \(6\)班有一个更好的精神面貌,班主任\(T\)老师和体委\(LY\),\(LYB\ ...

  7. 洛谷 U86501 趣味擂台

    洛谷 U86501 趣味擂台 题目传送门 题目背景 \(JDFZ\)\(2019\)秋季运动会开始辣!运动会中有一个叫做"趣味擂台"的游戏...... 题目描述 游戏内容是这样的: ...

  8. [1018NOIP模拟赛]

    题目描述 Description 精灵王国要同侵略 $ Bzeroth $ 大陆的地灾军团作战了. 众所周知,精灵王国有 \(N\) 座美丽的城市,它们以一个环形排列在$ Bzeroth$ 的大陆上. ...

  9. Python连载28-logging设置&logger解析

    一.logging模块讲解 1.函数:logging.basicConfig() 参数讲解: (1)level代表高于或者等于这个值时,那么我们才会记录这条日志 (2)filename代表日志会写在这 ...

  10. Python OpenCV 显示图片,图片分类

    def divide_image(path,g_path1,g_path0): img_lst = os.listdir(path) for i in img_lst: print('类别1,类别0' ...