https://zhuanlan.zhihu.com/p/54356280 大数据文摘与百度NLP联合出品 编译:张驰.毅航.Conrad.龙心尘 来源:https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ 编者按:前一段时间谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果,引爆了整个NLP界.而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用.谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务,当时达到了STOA效…

https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ The Illustrated Transformer Discussions: Hacker News (65 points, 4 comments), Reddit r/MachineLearning (29 points, 3 comments) Translations: Chinese (Simplified), Korean Watch: MIT’s Deep Learning S…

从Python 2.6开始,又出现了另外一种格式化字符串的方法——format()方法.format()方法是字符串众多方法中的一个,调用这个方法时要使用点操作符(.),该方法返回一个格式化好的字符串.其调用格式如下: s.format(……) 其中,s是一个待格式化的字符串,里面包含若干组格式说明符(format specifiers),每组格式说明符都放在一对花括号({})之中.格式化之后,花括号连同其中的格式说明符都会被格式好的对象所取代,每组格式说明符都对应一个待格式化的对象.我们要把待…

1. Transformer模型 在Attention机制被提出后的第3年,2017年又有一篇影响力巨大的论文由Google提出,它就是著名的Attention Is All You Need[1].这篇论文中提出的Transformer模型,对自然语言处理领域带来了巨大的影响,使得NLP任务的性能再次提升一个台阶. Transformer是一个Seq2Seq架构的模型,所以它也由Encoder与Decoder这2部分组成.与原始Seq2Seq 模型不同的是:Transformer模型中没有RN…

1. BERT简介 Transformer架构的出现,是NLP界的一个重要的里程碑.它激发了很多基于此架构的模型,其中一个非常重要的模型就是BERT. BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformer,如名称所示,BERT仅使用了Transformer架构的Encoder部分.BERT自2018年由谷歌发布后,在多种NLP任务中(例如QA.文本生成.情感分析等等)都实现了更好的结果. BERT的效果如此优异,其中一个主要原…

iOS进阶指南试读之UI篇 UI篇 UI是一个iOS开发工程师的基本功.怎么说?UI本质上就是你调用苹果提供给你的API来完成设计师的设计.所以,想提升UI的功力也很简单,没事就看看UIKit里的各个类的头文件.如果能做到烂熟于胸,相信会有很大的提升. Autolayout 顾名思义,Autolayout = 自动+布局,也就是当你设置好一定的约束之后,系统会帮你处理布局的细节.那么,在不那么自动的年代,我们用的是什么?我们用的是Frame布局.那么,先来讨论一下Frame布局有哪些问题?举个简…

透彻掌握Promise的使用,读这篇就够了 Promise的重要性我认为我没有必要多讲,概括起来说就是必须得掌握,而且还要掌握透彻.这篇文章的开头,主要跟大家分析一下,为什么会有Promise出现. 在实际的使用当中,有非常多的应用场景我们不能立即知道应该如何继续往下执行.最重要也是最主要的一个场景就是ajax请求.通俗来说,由于网速的不同,可能你得到返回值的时间也是不同的,这个时候我们就需要等待,结果出来了之后才知道怎么样继续下去. // 简单的ajax原生实现 var url = 'http…

1. 什么是迁移学习 迁移学习(Transformer Learning)是一种机器学习方法,就是把为任务 A 开发的模型作为初始点,重新使用在为任务 B 开发模型的过程中.迁移学习是通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务,虽然大多数机器学习算法都是为了解决单个任务而设计的,但是促进迁移学习的算法的开发是机器学习社区持续关注的话题. 迁移学习对人类来说很常见,例如,我们可能会发现学习识别苹果可能有助于识别梨,或者学习弹奏电子琴可能有助于学习钢琴. 找到目标问题的相似性,迁移学习任务就…

什么是BERT? BERT,全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers.可以理解为一种以Transformers为主要框架的双向编码表征模型.所以要想理解BERT的原理,还需要先理解什么是Transformers. Transformers简单来说是一个将一组序列转换成另一组序列的黑盒子,这个黑盒子内部由编码器和解码器组成,编码器负责编码输入序列,然后解码器负责将编码器的输出转换为另一组序列.具体可以参考这篇文章<想研究B…

背景: 有心学习jquery源码,苦于自己水平有限,若自己研究,耗时耗力,且读懂之日无期. 所以,网上寻找高手的源码分析.再经过自己思考,整理,验证.以求有所收获. 此篇为读高手艾伦<jQuery 2.0.3 源码分析core - 整体架构>后所作,万分感谢作者. 材料: 1.原文地址 2.jquery版本: jquery2.0.3(我用的是jquery1.8.3,好像出入不大) 困惑一:    图一                                               …