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[李宏毅-机器学习]序列模型 Sequence to Sequence model

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sequence generation

 

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每一步随机采样下一词

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conditional sequence generation

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dynamic sequence generation（attention）

encoder可能无法将所有输入都压缩到一个vector中

之前decoder每一步的输入都是一样的，现在让decoder每一步自己选择需要输入的信息

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tips

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transformer

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多义词如何解决？

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ELMO

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每一个词得到多个embedding，然后将这个多个embedding加权相加，其中的加权参数是通过整个任务学习出来的

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BERT

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输入一个句子，通过bert得到该句子的embedding

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bert的输入句子的长度都不一样 是怎么学习参数的？

对不同词语使用同样的参数 并不是每个词都有一个对应参数 类似RNN 重复使用一套参数

self-attention可以堆叠很多层

 

ERNIE

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GPT

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Bert是transformer的encoder，GPT是transformer的decoder

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只和已经产生的词进行attention

 

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他