based Word Embedding, Attention-based LSTMs and an Improved Differential Evolution Algorithm中文摘要:本研究提出了一种基于注意力机制的长短时记忆(LSTM)和双向编码器表示来自变压器(BERT)词嵌入的检测抄袭的新方法,它使用经过优化的差分进化(DE)方法进行预训练和使用聚类基础变异运算符的 DE 算法来引发 BP 过程...
除了NLP领域,Transformer结构也被应用到了计算机视觉领域,由此诞生了一系列吊打CNN的模型,如ViT、BEiT和MAE。可以说,Transformer结构继RNN、CNN(以及其一系列变体LSTM、GRU、ResNet、DenseNet等)之后,在Inductive Bias方向上打开了一个新世界的大门。Transformer主要特点:(1)通过Self-Attention,每个词都和所有词计算...
从bert到gpt再到chatgpt | 欢迎来喷:w2v是超级有效的文本表示方法,开创了NNLM;而elmo是w2v表征思想的继承者,利用bilstm的上下文信息捕捉能力,目的就是做出效果好的动态文本表征;结果直接蹦出来一个attention,打破了lstm、rnn、cnn的思路框架,提出了新的计算方式,比较创新;transformer是基于attention的seq2seq模型,打的...
Macadam是一个以Tensorflow(Keras)和bert4keras为基础,专注于文本分类、序列标注和关系抽取的自然语言处理工具包。支持RANDOM、WORD2VEC、FASTTEXT、BERT、ALBERT、ROBERTA、NEZHA、XLNET、ELECTRA、GPT-2等EMBEDDING嵌入; 支持FineTune、FastText、TextCNN、CharCNN、BiRNN、RCNN、DCNN、CRNN、DeepMoji、SelfAttention、HAN、...
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什么是transformer | Transformer是一种深度学习模型架构,最初由Google的研究团队于2017年提出,用于解决自然语言处理(NLP)中的序列到序列(Seq2Seq)问题。Transformer模型的核心是self-attention机制,能够高效地学习输入序列中的长距离依赖关系。与传统的RNN和CNN不同,Transformer采用了一种基于注意力机制的方法来处理输入...
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