还是全都交给神经网络吧,于是神经网络语言模型(Neural Network Language Model, NNLM)诞生了,然后NNLM就“一统江湖”了(注:这里的NNLM不再特指Bengio大神当年提出的那个NNLM,而是泛指所有以神经网络表达的语言模型,包括随后的RNN/LSTM,甚至包括Transformer)。
2003 - Neural network language models(神经语言模型) A Neural Probabilistic Language Model,词嵌入(word embedding)首次出现就是在Bingo的这篇文章中。 2008 - Multi-task learning 多任务学习采用同一个模型结构并共享参数。目前预训练模型的也是这样做的,即:在多个任务上预训练同一个模型(参数共享),每个任务的...
Transformer 论文中给出了如下的公式,来计算位置编码向量的每一位的值: \begin{aligned} P_{pos,2i} &= sin(\frac{pos}{10000^{\frac{2i}{d_{model}}}) \\ P_{pos,2i+1} &= cos(\frac{pos}{10000^{\frac{2i}{d_{model}}}) \end{aligned} \\ 这样对于一个 embedding,如果它在输入内容...
Transformer 论文中给出了如下的公式,来计算位置编码向量的每一位的值: \begin{aligned} P_{pos,2i} &= sin(\frac{pos}{10000^{\frac{2i}{d_{model}}}) \\ P_{pos,2i+1} &= cos(\frac{pos}{10000^{\frac{2i}{d_{model}}}) \end{aligned} \\ 这样对于一个 embedding,如果它在输入内容...
从语言模型角度分析,近些年随着深度学习的发展,神经网络语言模型 (neural network language model,NLM) 由于能将词向量映射到低维连续空间,因此逐渐成为主流方法,具备较好的泛化性能。最早的神经语言模型是基于前馈神经网络 (feedforward neural network, FNN) 的,初步实现了对长文本序列在低维连续空间的建模,但这种方法...
self.W_V = nn.Linear(d_model, d_model) self.W_O = nn.Linear(d_model, d_model) def forward(self, Q, K, V, mask=None): Q = self.W_Q(Q) K = self.W_K(K) V = self.W_V(V) Q = self.split_heads(Q) K = self.split_heads(K) ...
LUO Zhao,WU Yuhou,ZHU Jiaxiang,et al.Wind power forecasting based on multi-scale time series block auto-encoder transformer neural network model [J/OL].Power System Technology:1-11[2023-06-28].https://doi.org/10.13335/j.1000-3673.pst.2022.2286. ...
5模型分析(Model Analysis) 为了分析Tranformer的计算复杂度,本文分析了其主要的两个组件:self-attention和position-wise FFN。具体的对比如下表所示,本文假设隐藏层的维度为𝐷,输入的序列长度为𝑇。FFN的中间单元数量设置为4𝐷,key和value的维度设置为𝐷/𝐻 。
循环神经网络在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP),例如语音识别、语言建模、机器翻译等领域有应用,也被用于各类时间序列预报。引入了卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)构筑的循环神经网络可以处理包含序列输入的计算机视觉问题。 RNN在NLP问题中有得到应用。在语音识别中,有研究人员使用L双向STM...
LSTM即长短期记忆网络,起源则是Hochreiter和Schmidhuber发表的经典论文。Sepp Hochreiter, Jürgen Schmidhuber; Long Short-Term Memory. NeuralComput 1997; 9 (8): 1735–1780. LSTM则是在RNN的基础上演进而来的,在了解LSTM前,还是有必要了解RNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络)。而RNN的起源却是有争议的...