Bert和Transformer是深度学习中两种重要的模型结构,它们之间存在密切的关系,但同时也有显著的区别。 Bert(Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Bert是基于Transformer编码器结构的模型,只包含了Transformer的Encoder部分。 它主要用于上下文语义理解任务,如文本分类和文本相似度计算。 Bert在预训练任务中采用...
BERT在确定了模型结构是Transformer的编码器之后,再使用上述提到的完形填空和下一句预测这两种预训练方式对模型进行预训练(实质就是调整模型的参数),最终得到一个优秀的模型。 总结 综上,我认为教程中应当把Transformer网络结构和BERT预训练的思想分开来看待,而不是安排在一块,并且还加一句“BERT实际上就是Transformer的...
现在明白一点输入和另外一个的输入其实相差一位,output主要是为了训练的时候,让下一个知道之前都发生了什么,让下一个输入知道上一输出的内容,为了充分学习这一句话。output是最主要的就是它具有掩蔽模块就是为了掩盖以后的,从而达到比第一个input少知道一点东西。 2.bert bert其实是transformer的复合体,做重要的有两...
其次第二个点是LN在BERT中的应用,并不是最常见的那种,最常见的LN应该是对一个样本的所有单词做归一化,但是BERT在应用的时候,其实是对单个单词做归一化,也就是说如果你一个句子是10个单词,其实是做了10次的归一化。这是第二个问题。第三个以让人误解的点是,上面那个回答中对于BERT中简化版的LN和IN是否是一...
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...
BERT是一种预训练语言模型,它的主要贡献是提出了预训练的思想,即使用互联网中海量的文本数据来对模型进行预训练,用户在使用时直接把预训练好的模型拿过来在具体的任务上进行微调训练就可以达到不错的效果。 用学生学习的例子来解释神经网络学习的过程 我们假设不同的网络结构,如CNN,RNN,Transformer等就是一个个的学...
BERT是一种预训练语言模型,它的主要贡献是提出了预训练的思想,即使用互联网中海量的文本数据来对模型进行预训练,用户在使用时直接把预训练好的模型拿过来在具体的任务上进行微调训练就可以达到不错的效果。 用学生学习的例子来解释神经网络学习的过程 我们假设不同的网络结构,如CNN,RNN,Transformer等就是一个个的学...