在应用BERT模型时,我们通常会将模型的输出向量作为特征向量,用于后续的分类或回归任务。为了更好地利用BERT模型的语义表示能力,我们通常希望语义相近的字/词在特征向量空间上的距离也比较接近。因此,我们可以采用一些技术手段,如fine-tuning、迁移学习等,对BERT模型进行微调,使其更好地适应特定任务的训练数据和需求。总...
因此,BERT模型的主要输入是文本中各个字/词的原始词向量,该向量既可以随机初始化,也可以利用Word2Vector等算法进行预训练以作为初始值;输出是文本中各个字/词融合了全文语义信息后的向量表示,如下图所示(为方便描述且与BERT模型的当前中文版本保持一致,本文统一以字向量作为输入): 从上图中可以看出,BERT模型通过查...
P(ABCD)=P(A)P(B|A)P(C|AB)P(D|ABC) 无监督目标函数 AE自编码模型 P(ABCD|AB[mask]D])=P([mask]=c|ABD) 任务 数据增强 自蒸馏 外部知识的融入 知识图谱 实体词信息 Bert Encoder Embedding Token Embeddings Segment Embeddings Position Embeddings MLM 采样:将句子中15%的词汇被随机mask 预测mask ...
因此,BERT模型的主要输入是文本中各个字/词的原始词向量,该向量既可以随机初始化,也可以利用Word2Vector等算法进行预训练以作为初始值;输出是文本中各个字/词融合了全文语义信息后的向量表示,如下图所示(为方便描述且与BERT模型的当前中文版本保持一致,本文统一以 字向量 作为输入): 从上图中可以看出,BERT模型通...
如何把Transformer套用进检测/分割/多模态/图结构/大模型等场景,Swin、DETR、VIT、BERT四大Transformer核心模型全详解!共计37条视频,包括:Transformer解读、1. 1-transformer发家史介绍、2. 2-对图像数据构建patch序列等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
如何在检测/分割/多模态/图结构/大模型等场景套用Transformer结构,Swin、DETR、VIT、BERT四大Transformer核心模型全详解!共计25条视频,包括:Transformer解读、1. 1-transformer发家史介绍、2. 2-对图像数据构建patch序列等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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1. 结合大型模型:将大型模型如BERT或GPT与GNN结合,以增强模型对图结构数据的理解,尤其在处理大规模图数据时。2. Graph Transformer:将Transformer的成功经验扩展到图数据上,探索如何设计高效的注意力机制,提升GNN在处理图结构时的性能。3. 分布外泛化:针对训练和测试数据分布不一致的问题,研究如何提升GNN的泛化能力,...
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