1.课程介绍 (一).区块链前世今生 密码朋克--神秘组织(邮件组) 2.区块链核心概念与原理 (一)比特币是数字货币 为什么叫区块链? 因为比特币系统里面的数据是一个个的区块来存储,并且通过hash方式将一个个区块链接起来.这样就形成了一个区块的链条叫区块链. 什么是比特币? 一串数字可以用于货币交换叫数字货币或虚拟货币--比特币 比特币就是一个虚拟货币,它的价值来源于大家的信任.在区块链中通常称为共识.(大家认为它有价值就认为它是货币) 信任由何而来? [1].财产只受自己控制.(比特币系统…

这篇文章主要介绍了PHP实现链式操作的三种方法,结合实例形式分析了php链式操作的相关实现技巧与使用注意事项,需要的朋友可以参考下 本文实例讲述了PHP实现链式操作的三种方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 在php中有很多字符串函数,例如要先过滤字符串收尾的空格,再求出其长度,一般的写法是: strlen(trim($str)) 如果要实现类似js中的链式操作,比如像下面这样应该怎么写? $str->trim()->strlen() 下面分别用三种方式来实现: 方法一.使用魔法函数__ca…

不多说,直接上干货! XMind中文官网:  http://www.xmindchina.net/ 这一款软件,是非常实用和棒,也帮助我了很多地方.推荐给大家 需要正版和激活的,请见博文最下端的QQ技术交流群. NovaMind *的安装.和谐破解到永久使用 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑        人工智能躺过的坑       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http://www.cnblo…

一.学习NLP背景介绍:      从2019年4月份开始跟着华为云ModelArts实战营同学们一起进行了6期关于图像深度学习的学习,初步了解了关于图像标注.图像分类.物体检测,图像都目标物体检测等,基本了解了卷积神经网络(CNN)原理及相关常用模型,如:VGG16.MaxNet等.之后从9月份开始在华为云AI专家的带领指引下,对AI深度学习的另外一个重要领域:自然语言处理(NLP)的学习,到目前为止学习了:命名实体识别.文本分类.文本相似度分析.问答系统.人脸检测.在这一个多月对NLP的处理…

预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT 本篇文章共 24619 个词,一个字一个字手码的不容易,转载请标明出处:预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT - 二十三岁的有德 目录 一.预训练 1.1 图像领域的预训练 1.2 预训练的思想 二.语言模型 2.1 统计语言模型 神经网络语言模型 三.词向量 3.1 独热(Onehot)编码 3.2 Word Embedding 四.Word2Vec 模型 五.自然语言处理的预训练模型 六…

目录 简介 预训练任务简介 自回归语言模型 自编码语言模型 预训练模型的简介与对比 ELMo 细节 ELMo的下游使用 GPT/GPT2 GPT 细节 微调 GPT2 优缺点 BERT BERT的预训练 输入表征 Fine-tunninng 缺点 ELMo/GPT/BERT对比,其优缺点 BERT-wwm RoBERTa ERNIE(艾尼) 1.0 ERNIE 2.0 XLNet 提出背景 排列语言模型(Permutation Language Model,PLM) Two-Stream Sel…

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…

BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 谷歌AI语言组论文<BERT:语言理解的深度双向变换器预训练>,介绍一种新的语言表征模型BERT——来自变换器的双向编码器表征量.异于最新语言表征模型,BERT基于所有层的左.右语境来预训练深度双向表征量.BERT是首个大批句子层面和词块层面任务中取得当前最优性能的表征模型,性能超越许多使用任务特定架构的系统,刷新11项NLP任务当前最…

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…

预训练 先在某个任务(训练集A或者B)进行预先训练,即先在这个任务(训练集A或者B)学习网络参数,然后存起来以备后用.当我们在面临第三个任务时,网络可以采取相同的结构,在较浅的几层,网络参数可以直接加载训练集A或者B训练好的参数,其他高层仍然随机初始化.底层参数有两种方式:frozen,即预训练的参数固定不变,fine-tuning,即根据现在的任务调整预训练的参数. 优势: 1.当前任务数据量少,难以训练更多的网络参数,可以加载预训练的模型,然后根据当前的任务对参数进行fine-tuning,…