BERT是一种基于Transformer的预训练语言模型,它的最大创新之处在于引入了双向Transformer编码器,这使得模型可以同时考虑输入序列的前后上下文信息。BERT通过在大量文本数据上进行预训练,学习到了丰富的语言知识,然后在特定任务上进行微调,如文本分类、情感分析等。BERT在自然语言处理领域取得了很大的成功,被广泛应用于各种NLP...
而Transformer模型采用了编码器-解码器结构,允许模型在输入序列上进行编码,然后在输出序列上进行解码,从而实现了并行计算,大大提高了模型训练的速度。 特征抽取问题:Transformer模型通过自注意力机制和多层神经网络结构,能够有效地从输入序列中抽取丰富的特征信息,为后续的任务提供更好的支持。 工作原理 Transformer工作原理 ...
Transformer 摒弃了传统 RNN 的循环结构,通过自注意力机制和并行处理,实现了更快的训练速度和更好的效果。 适用数据 文本数据 语言数据 应用场景 机器翻译 文本生成 情感分析 经典案例 Google 的神经机器翻译系统(GNMT)使用了 Transformer 技术,实现了高质量的机器翻译。 4. BERT(Bidirectional Encoder Representations f...
Transformer 摒弃了传统 RNN 的循环结构,通过自注意力机制和并行处理,实现了更快的训练速度和更好的效果。 适用数据 文本数据 语言数据 应用场景 机器翻译 文本生成 情感分析 经典案例 Google 的神经机器翻译系统(GNMT)使用了 Transformer 技术,实现了高质量的机器翻译。 4. BERT(Bidirectional Encoder Representations f...
cnn和transformer对比 transformer与cnn结合 bert就是无监督训练的transformer transformer :seq2seq model with “self-attention” 单向的RNN: 在输出b4的时候,已经看了a1~a4 在输出b3的时候,已经看了a1~a3 双向的RNN: 在输出每一个bi的时候,已经看了a1~a4...
第二个是从 NLP 领域的特征抽取器角度来说,Transformer 会逐步取代 RNN 成为最主流的特征抽取器。关于特征抽取器方面的判断,上面文章限于篇幅,只是给了一个结论,并未给出具备诱惑力的说明,看过我文章的人都知道我不是一个随便下结论的人,但是为...
这篇文章笔者主要参考了公开的论文资料,加上了部分自己的理解:Transformer中Self-Attention注意力矩阵类似皮尔森相关性矩阵;BERT中的NSP任务是负采样思路的体现;label作为权重给用户行为句子加权;这些内容是开放性讨论的,大家可以相互交流。 RNN:GRU、 LSTM RNN长距离依赖问题 ...
可以看到,Transformer以及CNN、RNN是不同的深度学习模型,Transformer是一种基于自注意力机制的特征提取网络结构,主要用于自然语言处理领域。CNN是一种基于卷积层的特征提取网络结构,主要用于图像处理领域。RNN是一种基于循环层的特征提取网络结构,用于自然语言处理,也用于计算机视觉。总体而言,因为使用自注意力机制(self-atte...
第一个原因在于一些后起之秀新模型的崛起,比如经过特殊改造的 CNN 模型,以及最近特别流行的 Transformer,这些后起之秀尤其是 Transformer 的应用效果相比 RNN 来说,目前看具有明显的优势。这是个主要原因,老人如果干不过新人,又没有脱胎换骨自我革命的能力,自然要自觉或不自愿地退出历史舞台,这是自然规律。至于 RNN...
在上一篇介绍Bert的文章“从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史”里,我曾大言不惭地宣称如下两个个人判断:一个是Bert这种两阶段的模式(预训练+Finetuning)必将成为NLP领域研究和工业应用的流行方法;第二个是从NLP领域的特征抽取器角度来说,Transformer会逐步取代RNN成为最主流的的特征抽取器...