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 from Transformers) 时间轴 2018年,Google 发布了 BERT 模型,大大提升了自然语言处理任务的表现。 关键技术 双向编码器 预训练和微调 掩码语言模型 核心原理 BERT 通过双向编码器同时考虑...
但原始 RNN 容易出现梯度消失问题,后来的 LSTM 和 GRU 模型通过引入门控机制,极大地改善了这一问题。 适用数据 时间序列数据 语音信号 文本数据 应用场景 语言模型 语音识别 时间序列预测 经典案例苹果的 Siri 和 Google 的语音助手都使用了基于 RNN 的技术来进行语音识别和处理。 2. CNN(Convolutional Neural ...
长短期记忆网络(LSTM):一种特殊的循环神经网络,通过引入内存块和门控机制来解决梯度消失问题,从而更有效地处理和记忆长期依赖信息。(RNN的优化算法) 网络结构 细胞状态(Cell state):负责保存长期依赖信息。 门控结构:每个LSTM单眼包含三个门:输入门、遗忘门和输出门。 **遗忘门(Forget Gate):**决定从细胞状态中...
序列模型:RNN、双向 RNN、LSTM、GRU、Seq-to-Seq、束搜索、Transformer、Bert 序列模型是啥 RNN 结构 双向RNN 长短期记忆递归神经网络 LSTM 门控循环单元 GRU 编码器-解码器 Seq-to-Seq Beam Search 束搜索:选择最佳翻译结果 Transformer Bert 序列模型是啥 序列数据是,按照时间顺序或者某种逻辑顺序排列的数据集合。
所以,Transformer不像RNN或CNN,必须明确的在输入端将Positon信息编码,Transformer是用位置函数来进行位置编码的,而Bert等模型则给每个单词一个Position embedding,将单词embedding和单词对应的position embedding加起来形成单词的输入embedding,类似上文讲的ConvS2S的做法。而关于NLP句子中长距离依赖特征的问题,Self attention...
3.1 Transformer 3.2 GPT 3.3 BERT 0. 背景:序列数据及相关任务 序列数据是由一组相互关联的样本组成的数据,其中任意样本对应的标记是由其自身和其他样本共同决定的;序列数据任务是输入或输出为序列数据的机器学习任务,用传统机器学习模型...
Transformer内部结构由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两大部分组成。左边的Encoder最后演化成了如今鼎鼎大名的Bert,右边的Decoder则变成了无人不知的GPT模型。更细化可分为输入、输出、编码器、解码器四部分。 输入: 源文本嵌入层及其位置编码器 目标文本嵌入层及其位置编码器 ...
RNN+LSTM+GRU+BERT+Transformer一次吃透 rnn 循环神经网络 1.rnn单层网络结构: hidden state中不断循环 以时间步对rnn进行展开,下一个时间步的输入包含了上一个时间步隐藏层的输入和本层的输入 2.RNN的分类 1)按输入输出分类 N对N:每个时间步都输出
AAA床上用品批发王姐创建的收藏夹论文内容:2023最新!RNN+LSTM+GCN+Transformer+BERT一次吃透!论文精讲+代码解读,熬夜也要刷完的保姆级教程!从入门到进阶!!!,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
openai gpt就做了一个改进,也是通过transformer学习出来一个语言模型,不是固定的,通过任务 finetuning,用transfomer代替elmo的lstm。openai gpt其实就是缺少了encoder的transformer。当然也没了encoder与decoder之间的attention。 openAI gpt虽然可以进行fine-tuning,但是有些特殊任务与pretraining输入有出入,单个句子与两个句子...