一.BERT整体结构 BERT主要用了Transformer的Encoder,而没有用其Decoder,我想是因为BERT是一个预训练模型,只要学到其中语义关系即可,不需要去解码完成具体的任务.整体架构如下图: 多个Transformer Encoder一层一层地堆叠起来,就组装成了BERT了,在论文中,作者分别用12层和24层Transformer Encoder组装了两套BERT模型,两套模型的参数总数分别为110M和340M. 二.再次理解Transformer中的Attention机制

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

这篇文章的标题比较奇怪,网上可能很少类似专门介绍神经网络的输入输出相关文章.在我实际工作和学习过程中,发现很有必要对神经网络的输入和输出做一个比较全面地介绍.跟之前博客一样,本篇文章不会出现相关代码或者公式之类的,还是希望用更直观的图文来说明问题,读者不太可能通过阅读文章来获取代码或者解决方案从而直接应用到实际项目中.由于我主要做CV相关,对卷积神经网络了解比较多,本篇文章的神经网络指的是卷积神经网络CNN. 对于监督学习来讲(本篇文章只针对监督学习),解决的主要问题就是X->Y的映射问题,也就

本篇文章主要是解读模型主体代码modeling.py.在阅读这篇文章之前希望读者们对bert的相关理论有一定的了解,尤其是transformer的结构原理,网上的资料很多,本文内容对原理部分就不做过多的介绍了. 我自己写出来其中一个目的也是帮助自己学习整理.当你输出的时候才也会明白哪里懂了哪里不懂.因为水平有限,很多地方理解不到位的,还请各位批评指正. 1.配置 class BertConfig(object): """Configuration for `BertModel

目录写在前面1. Transformer1.1 从哪里来?1.2 有什么不同?1.2.1 Scaled Dot-Product Attention1.2.2 Multi-Head Attention1.2.3 Masked Multi-Head Attention2. Transformer-XL2.1 XL是指什么?2.2 它做了什么?3. 小结 写在前面前两天我正在微信上刷着消息,猛然间关注的几个学习号刷屏,又一个超强预训练语言模型问世——XLNet,它由卡耐基梅隆大学与谷歌大脑的研究者提出

学习是一个简单的过程,只要有善于发掘的眼睛,总能学到新知识,然而如何坚持不懈的学习却很困难,对我亦如此,生活中有太多的诱惑,最后只想说一句勿忘初心.闲话不多扯,本篇讲诉的是异步串行口的输入输出,串口在外设中属于比较简单的通讯模式,但是在大型项目调试中又十分重要,理解该外设模块对于以后的通讯协议学习以及软件调试都有重要意义. 通讯协议是指双方实体完成通信或服务所必须遵循的规则和约定,对于串口来说,包含波特率,数据位长度,停止位和数据校验位,当stm32芯片和客户端具有相同的协议约定时即能够正确的接

输入和输出是数据传送的过程,数据如流水一样从一处流向另一处.C++形象地将此过程称为流(Stream).C++的输入输出流是指由若干字节组成的宇节序列,这些宇节中的数据按顺序从一个对象传送到另一对象.流表示了信息从源到目的端的流动.在输入操作时,字节流从输入设备(如键盘.磁盘)流向内存,在输出操作时,字节流从内存流向输出设备(如屏幕.打印机.磁盘等).流中的内容可以是ASCII字符.二进制形式的数据.图形图像.数字音频视频或其他形式的信息. 实际上,在内存中为每一个数据流开辟一个内存缓冲区,用来

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

前言: oop非常非常非常重要.搞不懂oop,就玩不了python,就算能写也一定是写代码时候喜欢靠猜瞎猫碰死老鼠写得心很虚.为什么这么说呢,我也是从面向过程编程到死走过来的,一路def到死,一看到有class的代码就逃到十万八千里了不想看,想千方设百计绕过这样的代码.不仅不愿意看这样的代码,而且写代码时候很没思路,老是有一个想找一个原本有的类似的项目或模块,然后全盘复制过来,在里面进行扣字修改这种冲动.完全从0开始亲手写一个稍微复杂的文件是不存在的,做不到这一点(不知道有没有人相同的感受).而

前言 好久没用正儿八经地写博客了,csdn居然也有了markdown的编辑器了,最近花了不少时间看RNN以及LSTM的论文,在组内『夜校』分享过了,再在这里总结一下发出来吧,按照我讲解的思路,理解RNN以及LSTM的算法流程并推导一遍应该是没有问题的. RNN最近做出了很多非常漂亮的成果,比如Alex Graves的手写文字生成.名声大振的『根据图片生成描述文字』.输出类似训练语料的文字等应用,都让人感到非常神奇.这里就不细说这些应用了,我其实也没看过他们的paper,就知道用到了RNN和LST

求某年某月某日是周几; 蔡勒(Zeller)公式: w=y+[y/4]+[c/4]-2c+[26(m+1)/10]+d-1 ;y是年的后两位:c是世纪数-1(年的前两位):m是月份,大于等于3,小于等于14,某年的1.2月要看作上一年的13.14月来计算,例如2000年1月1日要按1999年13月1日来算:d是天数:[ ]代表取整: int Zeller(int Y, int m, int d) { int c,y,w; ) { Y-=; m+=; } c = Y / ; y = Y % ; w

# 好久没更新博客了,有时候随手在本上写写,或者Evernote上记记,零零散散的笔记带来零零散散的记忆o(╥﹏╥)o..还是整理到博客上比较有整体性,也方便查阅~ 自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后,BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)就成为NLP领域大火.整个ML界略有耳闻的模型,网上相关介绍也很多,但很多技术内容太少,或是写的不全面半懂不懂,重复内容占绝大多数(这

1. 引言 在介绍论文之前,我将先简单介绍一些相关背景知识.首先是语言模型(Language Model),语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布.具体来说,语言模型的作用是为一个长度为m的文本确定一个概率分布P,表示这段文本存在的可能性.在实践中,如果文本的长度较长,P(wi | w1, w2, . . . , wi−1)的估算会非常困难.因此,研究者们提出使用一个简化模型:n元模型(n-gram model).在 n 元模型中估算条件概率时,只需要对当前词的前n个词进行计算.在n元模型中,

BERT的新语言表示模型,它代表Transformer的双向编码器表示.与最近的其他语言表示模型不同,BERT旨在通过联合调节所有层中的上下文来预先训练深度双向表示.因此,预训练的BERT表示可以通过一个额外的输出层进行微调(fine-tuning),适用于广泛任务的最先进模型的构建,比如问答任务和语言推理,无需针对具体任务做大幅架构修改. 一.BERT是如何进行预训练 pre-training的? BERT 用了两个步骤,试图去正确地训练模型的参数. 1)第一个步骤是把一篇文章中,15% 的词

自然语言处理中的语言模型预训练方法(ELMo.GPT和BERT) 最近,在自然语言处理(NLP)领域中,使用语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升,广泛受到了各界的关注.就此,我将最近看的一些相关论文进行总结,选取了几个代表性模型(包括ELMo [1],OpenAI GPT [2]和BERT [3])和大家一起学习分享. 1. 引言 在介绍论文之前,我将先简单介绍一些相关背景知识.首先是语言模型(Language Model),语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布.具体来说,

1.   偏移约束的作用 偏移约束(Offset Constraint)用来定义一个外部时钟引脚(Pad)和数据输入输出引脚之间的时序关系,这种时序关系也被称为器件上的Pad-to-Setup或Clock-to-Out路径.这些约束对与外部元器件相连的接口十分重要,在这里,需要解释两个术语: Pad-to-Setup:也被称为OFFSET IN BEFORE约束,是用来保证外部输入时钟和外部输入数据的时序满足FPGA内部触发器的建立时间要求的.如下图TIN_BEFORE约束使得FPGA在进行DA

论文地址:Attention is you need 序列编码 深度学习做NLP的方法,基本都是先将句子分词,然后每个词转化为对应的的词向量序列,每个句子都对应的是一个矩阵\(X=(x_1,x_2,...,x_t)\),其中\(x_i\)都代表着第\(i\)个词向量,维度为d维,故\(x\in R^{n×d}\) 第一个基本的思路是RNN层,递归式进行: \[ y_t=f(y_{t-1},x_t) \] RNN结构本身比较简单,也适合序列建模,但RNN明显缺点之一在于无法并行,因而速度较慢,而且

1. 讲讲SVM 1.1 一个关于SVM的童话故事 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是众多监督学习方法中十分出色的一种,几乎所有讲述经典机器学习方法的教材都会介绍.关于SVM,流传着一个关于天使与魔鬼的故事. 传说魔鬼和天使玩了一个游戏,魔鬼在桌上放了两种颜色的球.魔鬼让天使用一根木棍将它们分开.这对天使来说,似乎太容易了.天使不假思索地一摆,便完成了任务.魔鬼又加入了更多的球.随着球的增多,似乎有的球不能再被原来的木棍正确分开,如下图所示. SVM实际上是在为

最近,笔者想研究BERT模型,然而发现想弄懂BERT模型,还得先了解Transformer. 本文尽量贴合Transformer的原论文,但考虑到要易于理解,所以并非逐句翻译,而是根据笔者的个人理解进行翻译,其中有一些论文没有解释清楚或者笔者未能深入理解的地方,都有放出原文,如有不当之处,请各位多多包含,并希望得到指导和纠正. 论文标题 Attention Is ALL You Need 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf 摘要 序列转换方式由基于

入门训练 序列求和 时间限制:1.0s   内存限制:256.0MB     问题描述 求1+2+3+...+n的值. 输入格式 输入包括一个整数n. 输出格式 输出一行,包括一个整数,表示1+2+3+...+n的值. 样例输入 4 样例输出 10 样例输入 100 说明:有一些试题会给出多组样例输入输出以帮助你更好的做题. 一般在提交之前所有这些样例都需要测试通过才行,但这不代表这几组样例数据都正确了你的程序就是完全正确的,潜在的错误可能仍然导致你的得分较低. 样例输出 5050 数据规模与约