三、transformer-based model的应用场景 1. 机器翻译 在机器翻译任务中,transformer-based model以其优秀的性能和能够处理长距离依赖关系的能力,成为了目前最主流的模型架构。 2. 文本生成 在文本生成任务中,transformer-based model能够生成更加流畅、连贯的文本,并且能够控制生成文本的风格和内容。 3. 语言理解 在语言...
链接:Multi-scale Cell-based Layout Representation for Document Understanding LiLT(Language-independent Layout Transformer):LiLT是一个新颖的框架,它允许在单一语言的文档上进行预训练,然后针对多种语言进行微调。LiLT的核心架构基于并行双流Transformer模型,有效地处理文本和布局信息。在预训练期间,LiLT解耦文档的文本和...
1.基于边界框的模型(The bounding box-based model):这类模型使用边界框描述异常对象的空间位置。代表性的方法是VD-Former。VD-Former通过模拟对比度和空间一致性,准确定位了大脑中损伤的区域。2.重构模型(The reconstruction model):通过预训练模型生成脑特征,将这些特征转移到学习正常样本的表示,从而实现对未...
这篇评论为研究人员、临床医生和专业人士提供了了解和利用基于Transformer模型的变革潜力的重要参考。 ▷Cong S, Wang H, Zhou Y, Wang Z, Yao X, Yang C. Comprehensive review of Transformer-based models in neuroscience, neurology, and psychiatry. Brain-X. 2024; 2:e57. https://doi.org/10.1002/b...
拓展题目要求:根据论文,采用 PaddleNLP 复现自己选择的 Transformer-based 的模型,完成报告(20分):【第四部分】介绍选择的模型结构与原理,【第五部分】结果展示和对结果的分析;环境介绍 PaddlePaddle框架,AI Studio平台已经默认安装最新版2.1。 PaddleNLP,深度兼容框架2.1,是飞桨框架2.1在NLP领域的最佳实践。In [3] ...
ffn = point_wise_feed_forward_network(d_model, dff) # layer norm 很常在 RNN-based 的模型被使用。一个 sub-layer 一个 layer norm self.layernorm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6) self.layernorm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6) # 一样,一个 sub-...
你可以直接在模型页面上测试大多数model hub上的模型。 我们也提供了私有模型托管、模型版本管理以及推理API。 这里是一些例子: 用BERT 做掩码填词 用Electra 做命名实体识别 用GPT-2 做文本生成 用RoBERTa 做自然语言推理 用BART 做文本摘要 用DistilBERT 做问答 ...
基于表示的匹配(Representation-based Match)更侧重对表示层的构建,尽可能将query和title的语义向量都转换为等长,然后再进行匹配度计算,计算时有两种方法: 方法一:通过余弦函数计算匹配度得分,这种方式简单高效,得分在[0,1]之间; 方法二:通过全连接(MLP)计算匹配度得分,这种方式更加灵活拟合能力更强,但对训练的要求也...
1.1、马尔科夫假设(Markov Assumption)与 N 元文法语言模型(N-gram Language Model) 下一个词出现的概率只依赖于它前面 n-1 个词,这种假设被称为「马尔科夫假设(Markov Assumption」。N 元文法,也称为 N-1 阶马尔科夫链。 一元文法(1-gram),unigram,零阶马尔科夫链,不依赖前面任何词; 二元文法(2-gram),...