这其中的关键是三个embedding的物理意义不同,从而它们的初始化和数据输入也不同。对模型来说,正确的初始化和数据输入是三个embedding相加后仍能学习到各自特征的关键。输入不同会导致它们在训练过程中沿着不同的方向更新。 Token Embedding: 词序列的embedding,通常随机初始化。 Segment Embedding: 句子ID序列,根据不同...
当然,在相同初始化方法的前提下,两种方式得到的word Embedding可能方差会有差别,但是BERT模型还有Layer Norm,会把Embedding结果统一到相同的分布。 所以BERT的三个Embedding相加,本质上可以看做一个特征融合,强大如BERT应该可以学到融合后特征的语义信息的。 最后的最后 感谢你们的阅读和喜欢,我收藏了很多技术干货,可以共...
segment embedding与position embedding相加。 BERT的输入词向量是三个向量之和: Token Embedding:WordPiece tokenization...可以稍稍过一遍,比如中国名校。这样权重高的信息得到较高的关注度。 attention的三个阶段 阶段1:query和key进行相似度计算 阶段2:将权值归一化,得到可用的权重 阶段3:将权重和value 预训练语言模...
TF-IDF等算法来优化了表达方式。这是像自然语言处理迈出了一小步，但却是意义重大的一步。这为后面的...
探讨BERT的三个embedding进行相加的原理，我们首先要理解神经网络中单个神经元接收到的信息实际上是由权重相加而来。深入理解这一点，可以基于神经网络的基本原理出发，进行更广泛的思考。在实际应用中，叠加是一种常见操作。以声音和图像为例，复杂信号可以通过多个不同频率的正弦波叠加来表达。只要叠加的信号...
为什么bert的input三个embedding需要相加 为何要把三个embedding相加 见https://www.zhihu.com/question/374835153/answer/1080315948 简单的来说就是是向量的大小,方向,语义多样化
2019-12-11 14:06 −word embedding Embedding就是用一个低维稠密的向量“表示”一个对象,这里所说的对象可以是一个词(Word2vec),也可以是一个物品(Item2vec),亦或是网络关系中的节点(Graph Embedding)。其中“表示”这个词... Christbao 0 510 ...
两个,NLP不定长,好多位置填0,影响其他样本非0参数的计算。 Transformer的模型比较大,BS拉不大,容易变得不稳定 7.Bert为什么要搞一个position embedding? 八股,增强表达能力(位置上的)。因为transformer对位置不敏感,需要显示标示 8.Bert为什么三个embedding可以相加?
为何在BERT模型未进行微调时，CLS作为句向量？让我们直觉地思考这一现象。在预训练阶段，BERT的CLS（Classification）标记用于执行NSP（Next Sentence Prediction）任务。NSP任务的目标是判断给定的两个句子是否上下文相关。因此，经过预训练的CLS标记编码了NSP任务的高阶特征，这些特征描述了两个句子之间的关系...
一个给定神经元的值是由“前一个神经元”的值乘以它们对应的权重然后相加并加上一个常数,最后应用一个“阈值”(或“激活”)函数来确定的。在数学上,如果一个神经元有输入x = {x1,x2 ...},那么我们计算f[w.x+b],其中权重w和常数b通常对于网络中的每个神经元选择不同;函数f通常是相同的。