在生成式人工智能发展的当下曾经在自然语言处理和计算机视觉领域具有绝对主导地位的BERT和CNN逐渐被Transformer模型替代。本文讨论了出现这种趋势的原因并由此引申出来一种相对通用的模型设计思想,不要在任务中加过多的先验知识,而是有通过加大搜索和学习的规模,让模型“自己去学”。 本文主要讲解的思路来于up主@EZ.Encoder...
1989年,CNN 由 Yann LeCun 等人提出,主要用于图像处理。 关键技术 卷积层 池化层 全连接层 核心原理 CNN 通过卷积层提取图像的局部特征,池化层进行降维处理,全连接层最终进行分类。卷积操作通过滤波器在图像上滑动,捕捉不同的特征。 创新点 CNN 的创新点在于卷积层的使用,使其能够有效提取图像的空间特征,大大减少...
- 不变性:通过设计,CNN可以对输入图像的平移、缩放等变化保持不变性。这意味着即使输入图像中的物体位置或大小发生变化,网络仍然能够识别出这些物体。 参数共享 参数共享指的是在模型的不同部分使用相同的参数。在CNN中,这意味着同一个卷积核(或滤波器)的参数在输入数据的不同位置上是共享的。这种共享减少了模型的...
以前LSTM当老大的时候NLP这边也有用TextCNN的,也挺好。说到这里我突然想到一个点子,你说我们把Bert里面去掉Transformer,把SparK这套Sparse Conv用在文本上加上U-Net来做Seq2Seq的预训练,说不定也行,说不定最后证明attention根本不是all you need,这套训练任务才最顶用(笑) 参考 ^Designing BERT for Convolutional...
关于实施 理想中 BERT+CNN 的模型早已有所实现,但是具体的 CNN 结构如何,且为何是 CNN ,相对 LSTM 的优势在哪,则需要非常多的对比实验 > 现在在 IMDB 数据集上做实验,初步得出了 CNN/RCNN 确实优于 LSTM 的结论,之后有了完整结果之后继续更新吧
TextCNN 是利用卷积神经网络对文本进行分类的算法,由 Yoon Kim 在“Convolutional Neural Networks for Sentence Classification” 一文 中提出. 是2014年的算法. 将Text的词向量拼接在一起,就好比一张图,只不过这个图只是一个channel的.这里使用的就是Conv1d. ...
使用的是具有强大特征提取能力的Transformer的编码器,其同时具有RNN提取长距离依赖关系的能力和CNN并行计算的能力。这两种能力主要是得益于Transformer-encoder中的self-attention结构,在计算当前词的时候同时利用了它上下文的词使其能提取词之间长距离依赖关系;由于每个词的计算都是独立不互相依赖,所以可以同时并行计算所有词...
为了达到上述目的,本发明的技术方案是提供了一种基于bert与cnn层级连接的中文文本分类方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤1、通过大量公开的中文文本数据集对bert模型进行预训练,得到bert模型中的所有的参数并保存,bert模型由12层transformer编码器构成; 步骤2、使用cnn模型与bert模型进行层级连接,进行层级连接时,将bert...
对于层级的CNN结构来说,不同层级的神经元学习到了不同类型的图像特征,由底向上特征形成层级结构,所以预训练好的网络参数,尤其是底层的网络参数抽取出特征跟具体任务越无关,越具备任务的通用性,所以这是为何一般用底层预训练好的参数初始化新任务网络参数的原因。而高层特征跟任务关联较大,实际可以不用使用,或者采用...
这也是 BERT 在卷积神经网络 (CNN) 上的首次成功。先来感受一下 SparK 在预训练中的表现吧。 输入一张残缺不全的图片: 还原出一只小狗: 另一张残缺图片: 原来是贝果三明治: 其他场景也可实现图片复原: BERT 和 Transformer 的天作之合 ...