Bidirectional

Synchronous Bidirectional Inference for Neural Sequence Generation

SynchronousBidirectionalInferenceInferenceSynchronousBidirectionalBeamSearch
玉Kilin·2023-07-18 10:12

论文笔记--BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

论文笔记--BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding1.文章简介2.文章导读2.1概括2.2文章重点技术2.2.1基于Transformer的模型架构2.2.2MaskedLanguageModel(MLM)2.2.3NextSentencePrediction(NSP)3.文章亮点4.原文传送
Isawany·2023-07-16 18:26

深入理解深度学习——BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：BERT的结构

分类目录：《深入理解深度学习》总目录BERT是由堆叠的TransformerEncoder层组成核心网络，辅以词编码和位置编码而成的。BERT的网络形态与GPT非常相似。简化版本的ELMo、GPT和BERT的网络结构如下图所示。图中的“Trm”表示TransformerBlock，即基于Transformer的特征提取器。ELMo使用自左向右编码和自右向左编码的两个LSTM网络，分别以P(wi∣w
von Neumann·2023-06-23 14:01

【whale-starry-stl】01天 list学习笔记

#一、知识点##1.std::bidirectional_iterator_tag`std::bidirectional_iterator_tag`是C++标准库中定义的一个迭代器类型标签，用于标识支持双向遍历的迭代器类型
曹剑雨·2023-06-20 17:00

[论文笔记]Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging

引言本文是论文BidirectionalLSTM-CRFModelsforSequenceTagging的阅读笔记。这篇论文是15年发表的，比上次介绍的那篇还要早。首次应用双向LSTM＋CRF(BI-LSTM-CRF)到序列标注数据集。BI-LSTM-CRF模型可以有效地使用双向输入特征，也因为CRF层可以利用句子级标签信息。简介本论文主要贡献如下：第一个应用双向LSTMCRF模型到序列标注数据集
愤怒的可乐·2023-06-18 09:34

【BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 论文略读】

BERT：Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformers...论文略读INFORMATIONAbstract1Introduction2RelatedWork2.1UnsupervisedFeature-basedApproaches2.2UnsupervisedFine-tuningApproaches2.3TransferLearningfromSupe
小白*进阶ing·2023-06-18 07:14

BRDF

Bidirectional:这个函数和两个方向有关：l
发芽芽儿·2023-06-11 12:42

【论文精读（李沐老师）】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

1Abstract我们介绍了一个新的语言表示模型BERT，这个名字来自于双向的transformer编码器表示。和最近语言表示的模型不同（ELMo、GPT），BERT是被训练深的双向表示，用的是没有标号的数据，然后再连接左右的上下文信息。因为我们的设计，导致我们训练好的BERT只需要额外的加一个输出层，就可以使得在很多nlp的任务上得到一个不错的结果，比如问答、语言推理，且不需要对任务做一些特别的
我是小蔡呀～～～·2023-04-20 00:10

Kaldi 安装与简介

其中DNN-HMM中的神经网络还可以由配置文件自定义，DNN,CNN,TDNN,LSTM,Bidirectional-LSTM等神经网络结构均可支持。
乘瓠散人·2023-04-09 23:51

HIBERT: Document Level Pre-training of Hierarchical Bidirectional Transformers for Document Summa...

HIBERTRef:https://arxiv.org/pdf/1905.06566.pdf主流的文本摘要有2个方向，抽取式extractive和生成式abstractive。本文是基于BERT模型框架，进行从词到句子，句子到文档的encoding，实现hierarchical的文档级的抽取式摘要预训练模型。实验显示，HIBERT在CNN/Dailymail数据和NewYorkTimes数据集上的
第一个读书笔记·2023-04-08 21:28

bidirectional_rnn

from__future__importprint_functionimporttensorflowastffromtensorflow.contribimportrnnimportnumpyasnp#ImportMNISTdatafromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_se
醉乡梦浮生·2023-04-07 14:41

Tensorflow实现基于Bidirectional LSTM Classifier

数据集是在mnist上进行测试。先载入Tensorflow、Numpy，以及Tensorflow自带的MNIST数据读取器。我们直接使用input_data.read_data_sets下载并读取mnist数据集。importtensorflowastfimportnumpyasnpfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamni
河南骏·2023-04-06 23:01

tensorflow 2.0 下 bilstm + attention 实现文本分类 demo

代码如下：需要注意一下几点：1）利用keras里面的layer或者variable，尽量取一个名字，不然多个相同的layer出来，跑的时候会报错2）Bidirectional必须一个正向一个反向3）CategoricalCrossentropylossfun
bamuyy·2023-03-27 12:18

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 论文笔记

主要结构仍是TransformerInput:a.WordPieceembeddingsb.learnedpositionalembeddings,upto512tokens。c.增加了一个特殊的token:[CLS],用于分类任务。这个token的deepfeature用于分类任务。d.Sentencepairs,两个句子合成一句，并用一个特殊的token:[SEP]隔开。同时增加两个可训练的s
panda1942·2023-03-22 22:20

BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding-论文翻译

BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding摘要我们介绍一种新的语言表达模型叫做BERT,它代表Transformers双向编码器表示。不像之前的语言表示模型（Petersetal.,2018a;Radfordetal.,2018）,BERT被设计成使用无标签在所有层的左右内容共同条件的预训练深度双
AiBigData·2023-03-13 07:02

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage Understanding

参考BERT原文[1810.04805]BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding(arxiv.org)【(强推)李宏毅2021/2022春机器学习课程】https://www.bilibili.com/video/BV1Wv411h7kN/?p=73&share_source=copy_web&
huihui12a·2023-03-13 07:32

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

1.简介大名鼎鼎的BERT，基于目前流行的transformer结构，一经推出就刷新了11个NLP任务的SOTA。并且模型可以直接接入到下游任务，从而受到广大机器学习从业者的追捧。那么bert到底是什么呢？bert的作者声称，预训练的下游任务有两种：A.整句级别的，关注句子之间关系的自然语言推断和句子释义。B.单词级别的，比如命名实体识别和问答。预训练模型如何使用也有两种流派：基于特征和基于精调。
0_oHuanyu·2023-03-09 05:58

【论文精读】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）领域内的预训练语言模型，包括基于RNN的ELMo和ULMFiT，基于Transformer的OpenAIGPT及GoogleBERT等。预训练语言模型的成功，证明了我们可以从海量的无标注文本中学到潜在的语义信息，而无需为每一项下游NLP任务单独标注大量训练数据。此外，预训练语言模型的成功也开创了NLP研究的新范式，如上图所示
拟 禾·2023-02-16 21:57

Pytorch 常用函数汇总

input_size=input_size,hidden_size=hidden_size,num_layers=num_layers,batch_first=True,dropout=dropout,bidirectional
lcwy220·2023-02-05 16:17

BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language

BERT:BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers1.创新点BERT旨在通过联合调节所有层中的左右上下文来预先训练来自未标记文本的深度双向表示。2.Bert总共分两步：pre-training：在预训练期间，模型在不同的预训练任务上训练未标记的数据。fine-tuning：对于微调，首先使用预先训练的参数初始化BERT模型，并使用来自下
直接往二·2023-02-05 14:13

mmocr的识别模型

ABINet的三个主要特点就是自治性（Autonomous）、双向性（Bidirectional）以及迭代性（Iterative）。
yuanjiaqi_k·2023-02-04 00:21

BERT预训练语言模型

BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding》有五个关键词，分别是Pre-training、Deep、Bidirectional
杞墨·2023-01-30 09:04

Accurate prediction of protein contact maps by coupling residual two-dimensional bidirectional long

论文题目：Accuratepredictionofproteincontactmapsbycouplingresidualtwo-dimensionalbidirectionallongshort-termmemorywithconvolutionalneuralnetworks下载链接：https://academic.oup.com/bioinformatics/article/34/23/4
QFIUNE·2023-01-29 12:04

bidirectional long short term merory attention network

bidirectionallongshorttermmeroryattentionnetwork(BAN)针对smiles的预测和分类任务，利用了SMILESEnumeration数据增强和基于注意力机制的LSTM，原文：LearningtoSMILES:BAN-basedstrategiestoimprovelatentrepresentationlearningfrommolecules，代码
_森罗万象·2023-01-23 13:19

BERT论文解读:BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

BERT相信热爱NLP的朋友都对BERT十分熟悉，google提出的这个模型在NLP的多项任务中都取得了惊人的成绩，是目前NLP领域最厉害的武器之一。本文会以原论文为基础来详细解读一下BERT的来龙去脉。在此声明一下，我并不会完全按照原论文的顺序进行解读，而是根据自己的理解来重点介绍我认为核心或者比较重要的部分。OK，我们开始。首先我们先来看一下论文的abstract部分的关于BERT的介绍。这句
胡小白的数据科学之路·2023-01-17 07:34

论文学习《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》

文章分为两部分，第一部分为论文《BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding》的学习，转自[NLP自然语言处理]谷歌BERT模型深度解析。第二部分是BERT相关论文、文章、代码推荐。一、前言最近谷歌搞了个大新闻，公司AI团队新发布的BERT模型，在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人
XB_please·2023-01-15 18:13

Bert: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

Abstract我们介绍了一种语言表达模型称为BERT，也就是Transformer的双边编码表示。与当前语言表达模型不同（Petersetal.,2018a;Radfordetal.,2018），BERT设计通过考虑所有层左右上下文对为标注过的文本进行深度双边表达的预训练。因此，预训练BERT模型可以通过只增加一个额外的输出层进行finetuned，从而在很多任务中得到SOTA模型，例如问答系统
abrams90·2023-01-15 18:13

BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

BERT个人翻译，并不权威。paperhttps://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdfBERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding深度双向Transformers预训练解决语言理解Abstract摘要我们引入被叫做BERT的新的语言表示模型，BERT代表Bidirection
DarrenXf·2023-01-15 18:43

【deep_thoughts】29_PyTorch RNN的原理及其手写复现

文章目录单向RNNAPI手写rnn_forward函数双向RNNAPI手写bidirectional_rnn_forward函数视频链接：29、PyTorchRNN的原理及其手写复现_哔哩哔哩_bilibiliPyTorchRNNAPI
研1菜鸟·2023-01-15 10:06

pytorch中children()，modules()，named_children()，named_modules()，named_parameters()，parameters()的区别

children()：返回包含直接子模块的迭代器formoduleinmodel.children():print(module)GRU(34,144,num_layers=2,batch_first=True,bidirectional
思所匪夷·2023-01-14 08:49

[机器学习]Pytorch导出onnx报错“RuntimeError: Cannot insert a Tensor that requires grad as a constant...“

#Define##############################################CustomBI-LSTM,becauseunitybarracudadontsupport"bidirectional
Jamesika·2023-01-10 12:56

关于bidirectional_dynamic_rnn出现 Dimensions of inputs should match问题

在搭建双向BIRNN模型的时候，调用tensorflow自动展开函数bidirectional_dynamic_rnn(cell_fw,cell_bw,data,dtype=tf.float32)时候出现异常
chenmingwei000·2023-01-07 15:19

Bidirectional_Lstm_mnist

importtensorflowastfimportnumpyasnpfromtensorflow.contribimportrnnfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets('E:/tensorflow/1005/data/MNIST_data/',one_hot=T
maste23·2023-01-07 14:37

Keras实现多任务学习

fromkeras.layersimportInput,LSTM,Bidirectional,Dense,Dropout,Concatenate,Embedding,GlobalMaxPool1Dfromkeras.modelsimportModelfromkeras_contrib.layersimportCRFimportkeras.backendasKfromkeras.utilsimpor
hxxjxw·2023-01-07 09:12

关于pytorch中LSTM的参数及输入数据的维度问题

的参数和输入维度问题：1，pytorch中的LSTM的参数：model=torch.nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers,bias,batch_first,dropout,bidirectional
米斯特鱼·2023-01-06 05:17

pyhanlp词典分词

、utility.py（加载词典）2、fully_segment.py（完全切分）3、forward_segment.py（正向最长匹配）4、backward_segment.py（逆向最长匹配）5、bidirectional_segment.py
宁静_致远_·2023-01-01 19:09

李沐动手学深度学习V2-双向循环神经网络Bidirectional RNN和代码实现

一.双向循环神经网络和代码实现1.介绍在序列学习中，以往假设的目标是：在给定观测的情况下（例如在时间序列的上下文中或在语言模型的上下文中），对下一个输出进行建模，虽然这是一个典型情景，但不是唯一的，例如我们考虑以下三个在文本序列中填空的任务：我___。我___饿了。我___饿了，我可以吃半头猪。根据可获得的信息量，我们可以用不同的词填空，如“很高兴”（“happy”）、“不”（“not”）和“非常
cv_lhp·2022-12-30 10:06

Bert：Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage Understanding

原文链接：https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf概述本文提出了一种新的语言模型-Bert，由transformer中的标准的双向编码器表示。该结构通过在所有层中对左右两边上下文进行联合调节，来对无标签文本进行预训练。实验证明，在该预训练模型上加入特定输出层后能够在多个文本任务中取得最好的成绩。包括将GLUE分数提升到了80.5%，7.7个百分点的绝对提升。介绍目前
pepsi_w·2022-12-28 18:10

一个实例搞懂LSTM，多层LSTM和双向LSTM，附torch代码

#首先导入LSTM需要的相关模块importtorchimporttorch.nnasnnrnn=nn.LSTM(10,25,4,bidirectional=True)#torch.nn.lstm(input_size
m0_63873340·2022-12-27 19:48

pytorch_gru理解

理解原理图代码（pytorch）importtorchimporttorch.nnasnnbatch_size=3seq_lens=4input_size=2hidden_size=5num_layers=1bidirectional
hellopbc·2022-12-23 08:28

李沐论文精读：BERT 《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》

https://github.com/google-research/bert论文地址：BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding官方代码地址：https://github.com/google-research/bert课程推荐：李宏毅机器学习--self-supervised：BERT参考：B
iwill323·2022-12-22 12:29

2020-TMI-Unsupervised Bidirectional Cross-Modality Adaptation via Deeply Synergistic

作者在论文中提到在生成图像空间的特征对齐。这块理解有点不清楚？对于目标域到源域生成器（由E&U组成）生成的类源图像，作者添加一个附加任务至源判别器来区分所生成的图像/输入图像是从重建得到，还是从真实目标图像变化而来。如果判别器能成功地区分出生成图像的域，意味着所提取到的特征仍然包含域特征。为了确保特征域不变性，以下对抗损失被运用来监督特征提取的过程。值得注意的是编码器E被鼓励提取域不变特征，通过从
开心就哈哈·2022-12-22 09:43

Span-level Bidirectional Network(2022 EMNLP)

论文题目（Title）：ASpan-levelBidirectionalNetworkforAspectSentimentTripletExtraction研究问题（Question）：方面情感三元组提取(ASTE)是一种新的细粒度情感分析任务，旨在从评论句中提取方面术语、情感术语和观点术语三元组。研究动机（Motivation）：由于所有可能跨度显著增加了潜在方面和观点候选的数量，因此如何有效地
肉嘟嘟的zhu·2022-12-22 06:54

文本生成 论文阅读A Syntactically Constrained Bidirectional-Asynchronous Approach for Emotional Conversation

本篇文章用关键词同是约束主题和情感文章目录前言一、步骤二、使用模型三.使用结果总结前言天越来越冷了真的不想学习疲惫呀但是要坚持下去呀呀呀本篇论文提出可一种利用句法的约束的双向异步解码器，缓解了句法流畅性以及语法性的问题。假设每个生成的回复都包括一个情感关键词与主题关键词。有了两个关键词后，就可以考虑如何生成文本。每次首先生成中间的文本序列，再分别生成剩下的两段文本，最后对这段文本的真实方向进行二分
欢桑·2022-12-21 14:46

Dual Bidirectional Graph Convolutional Networks for Zero-shot Node Classification

零样本节点分类对于经典的半监督节点分类算法，如被广泛应用于节点分类的图卷积网络(GCN)，是一个非常重要的挑战。为了从未见过的类中预测未标记的节点，零样本节点分类需要将知识从可见的类迁移到未见过的类。在零样本节点分类中，考虑类别之间的关系是至关重要的。然而，GCN只考虑了节点之间的关系，而没有考虑类之间的关系。因此，GCN不能有效地处理零样本节点分类问题。文中提出了一种双双向图卷积网络(DualB
西西弗的小蚂蚁·2022-12-19 10:39

BART: Bidirectional and Auto-Regressive Transformers

1简介BART:BidirectionalandAuto-RegressiveTransformers.本文根据2019年《BART:DenoisingSequence-to-SequencePre-trainingforNaturalLanguageGeneration,Translation,andComprehension》翻译总结。BERT是双向encoder，GPT是left-to-ri
AI强仔·2022-12-18 13:07

【论文精度】生成式预训练模型——BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers）

【论文精度】生成式预训练模型——BART（BidirectionalandAuto-RegressiveTransformers）论文：BART引用：【知乎】生成式预训练之BART对于文本理解任务（NaturalLanguageUnderstanding），语言预训练模型+下游任务fine-tune基本上已经取得了很好的效果。将BERT等预训练语言模型应用于文本生成任务（NaturalLangua
marasimc·2022-12-18 12:31

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage Understanding

题目：BERT：用于语言理解的深度双向transformers的预训练作者：JacobDevlinMing-WeiChangKentonLeeKristinaToutanova发布地方：arXiv面向任务：自然语言处理论文地址：https://arxiv.org/abs/1810.04805论文代码：GitHub-google-research/bert:TensorFlowcodeandpre-
SU_ZCS·2022-12-18 09:24

【论文阅读笔记】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

BERT的出现使我们终于可以在一个大数据集上训练号一个深的神经网络，应用在很多NLP应用上面。BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding深的双向Transformer摘要（Abstract）：与别的文章的区别是什么？效果有多好？与ELMo的区别：ELMo基于RNN，双向，在运用到下游的任务时需要做
我已经吃饱了·2022-12-18 09:24

2019-BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

文章目录1.Title2.Summary3.ProblemStatement4.Method(s)4.1BERT4.1.1ModelArchitecture4.1.2Input/OutputRepresentations4.2Pre-TrainingBERT4.2.1MaskedLanguageModel(MLM)4.2.2NextSentencePrediction(NSP)4.3Fine-tu
小毛激励我好好学习·2022-12-18 09:50
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他