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bert论文解析——BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding前言bert是google在NLP方面的一个重要的工作，可以说一定程度上改变了NLP领域的研究方式。bert获得了2019NAACL的最佳长论文奖。简介预训练模型bert，连同之前的ELMO和GPT，可以说开创了NLP的『预训练模型时代』。这3个模型，总体

da_kao_la·2020-08-06 12:45

Bert4rec : sequential recommendation with bidirectional encoder representations from transformer

局限性：之前的模型时从左到右的单向结构限制了用户行为序列中隐藏表示的能力；它们通常假定一个严格有序的序列，而这并不总是实用的。提出了bert4rec是应用deepbiderectionalself-attention来对用户的行为序列进行建模的。为了避免信息泄露，高效的训练双向模型，我们采用Cloze目标来进行顺序推荐，预测序列中的随机蒙面项，通过对其上下文的联合条件进行预测序列中随机mask的i

昕晴·2020-08-03 23:54

Pythorch中torch.nn.LSTM()参数详解

...def__init__(self,mode,input_size,hidden_size,num_layers=1,bias=True,batch_first=False,dropout=0.,bidirectional

那记忆微凉·2020-08-03 12:51

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

论文地址：BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding（第一版）BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding（第二版）前言本文基于是Google在2019年5月发表的版本，与2018年11月发表的第一

vivian_ll·2020-07-28 15:22

总结：《TOPIC SEGMENTATION IN ASR TRANSCRIPTS USING BIDIRECTIONAL RNNS FORCHANGE DETECTION》

最近在考虑把大段的无结构文本通过机器学习或深度学习的方法进行分割自然段或子话题段的事情。这是自然语言处理的一个分支，该分支有很大的工业意义。主要应用有语音转录文本分自然段、辅助文本摘要、阅读理解等。先看今天这个论文。该论文还是在计算上下文相似度的基础上进行文本分段落。直接从论文的第二部分开始，介绍了论文中用到的模型结构。输入是以英文单词为一个token的句子，Fig1中的就是一个单词。中间经过一个

九妖在行动·2020-07-27 18:30

Tensorflow - ValueError: Dimensions must be equal, but are 256 and 228

代码是一个2层的LTSM，然后一个前向一个后向，构成双向双层LSTM网络，报错如下ValueError:Dimensionsmustbeequal,butare256and228for'model/bidirectional_rnn

Maka_uir·2020-07-16 03:37

TensorFlow的‘Did you mean to set reuse=None in VarScope？’解决方法

elifself.rnn=='bi_two_layers':self.representation_size=self.rnn_size*2rnn_outputs,rnn_state=tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn

listep·2020-07-16 02:19

时间序列预测10：如何开发LSTM实现时间序列预测详解 04 Multivariate Multi-step LSTM

对于不同的问题，可以使用不同类型的LSTM模型，例如Vanilla、Stacked、Bidirectional、CNN-LSTM、ConvLSTM模型。

datamonday·2020-07-14 03:07

NIPS2018深度学习(20)|亮点: 双向RNN时间序列;对抗自编码异常检测;脉冲神经网络(论文及代码)...

YitanLi,LeiLiTsinghuaUniversity,DukeUniversity,BytedanceAILabhttps://papers.nips.cc/paper/7911-brits-bidirectional

frank_hetest·2020-07-09 17:52

STL iterators

inputoutput\/forward|bidirectional|randomaccess要注意，上面这图表并不是表明它们之间的继承关系：而只是描述了迭代器的种类和接口。处于图表下层的迭代器都是相

weixin_30532759·2020-07-08 13:32

typedef input_iterator_tag iterator_category 这些都是什么意思？

std::input_iterator_tag,std::output_iterator_tag,std::forward_iterator_tag,std::bidirectional_iterator_tag

lichangyu2011·2020-07-07 13:55

InternalError (see above for traceback): Blas GEMM launch failed

seeabovefortraceback):BlasGEMMlaunchfailed:a.shape=(32,200),b.shape=(200,400),m=32,n=400,k=200[[nodebilstm_crf/bidirectional_rnn

dili8870·2020-07-04 14:21

【论文笔记】Bidirectional Attention Flow for Machine Comprehension（2017）

这篇论文提出了经典的BiDAF模型，即使现在BERT出现，但这篇论文提出的模型仍是具有参考价值，并且这篇论文中对模型和注意力机制进行了详细的探究，帮助我们加深理解整个机器阅读理解过程。1.介绍在2017年，注意力机制已经被很广泛地应用，在机器阅读理解（machinecomprehension，MC）中，注意力机制被用于聚焦上下文中与问题最相关的一段，从而实现一种信息提取的作用。在其他论文中的另一种

mottled233·2020-07-02 12:36

Bidirectional Attentive Memory Networks for Question Answering over Knowledge Bases

BidirectionalAttentiveMemoryNetworksforQuestionAnsweringoverKnowledgeBasesoriginmotivationmodeltrainandtestexperimentKnowledgeBases)origin2019naaclyuChenRensselaerPolytechnicInstituteLingfeiWuIBMResea

damuge2·2020-07-01 21:50

【爬坑记录】grpc c++ bidirectional stream crash with "proto_buffer_writer.h:65 assertion failed: !byte_buf

爬坑记录3：grpcc++bidirectionalstreamcrashwith"proto_buffer_writer.h:65assertionfailed:!byte_buffer->Valid()异常信息：proto_buffer_writer.h:65assertionfailed:!byte_buffer->Valid()1：定位思路：如异常信息所示，bytebuffer为空，使用g

Binbin_Sun·2020-07-01 08:14

Keras LSTM的参数input_shape, units等的理解

之前一直对LSTM的参数理解有误,特别是units参数,特此更正.input=Input(shape=(100,),dtype='float32',name='main_input')lstm1=Bidirectional

ygfrancois·2020-06-30 07:05

为什么说BERT是bidirectional

BERT是一个deepbidirectionalTransformer。Transformer可参考https://baijiahao.baidu.com/s?id=1622064575970777188&wfr=spider&for=pc非常详细易懂Transformer是一个encoder-decoder框架。编码器的结构：其中，自注意力层在编码某个词的时候就会考虑这个词所在句子的所有词，所以

xxzhix·2020-06-30 04:44

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

BERT:论文阅读笔记1.abstractBERT是由GoogleAILanguage发布，BERT即BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers.预先训练好的BERT模型只需要一个额外的输出曾就可以微调，无需对特定任务的体系结构进行大量修改。将GLUEscore、MultiNLIaccuracy、SQuADV1.1F1、SQuADV2.0

whyoceansea·2020-06-29 18:29

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

洛洛洛洛洛洛洛·2020-06-29 14:59

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

文献地址：https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf摘要：bert是用transformer的encoder来构建的双向预训练模型，训练过程是无监督的，并且可以通过fine-tune的方式去获得较好的多个下游任务的效果．简介：预训练模型对于NLP的数据特征的提取有着很大作用，为了找到，句子和句子，词语和词语之间的联系．现有的预训练模型有两种：基于特征的(elmo)；微

wenqiang su·2020-06-29 06:24

Ner

importcodecsimportrandomimportnumpyasnpfromgensimimportcorporafromkeras.layersimportDense,GRU,Bidirectional

我想了很多事情·2020-06-29 02:21

tensorflow学习笔记(三十九) : 双向rnn (BiRNN)

实际上仅仅是两个独立的RNN放在一起,本博文将介绍如何在tensorflow中实现双向rnn单层双向rnn单层双向rnn(cs224d)tensorflow中已经提供了双向rnn的接口,它就是tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn

ke1th·2020-06-27 03:11

keras 多输入单输出出现的问题ValueError: Error when checking model input: the list of Numpy arrays that you are

MAX_TEXT_LENGTH,),dtype='int32')embedded_sequences_pos=embedding_layer_pos(sentence_input_pos)l_lstm_pos=Bidirectional

LoveLkl·2020-06-26 22:11

Attention 2 Transformer （注意力机制与各种注意力）

（NMT大部分以Encoder-Decoder结构为基础结构，而且特别喜欢bidirectional，但它无法适应在线的场景，所以目前为止RN

上杉翔二·2020-06-25 16:06

如何理解LSTM的输入输出格式

1.定义LSTM结构bilstm=nn.LSTM(input_size=10,hidden_size=20,num_layers=2,bidirectional=True)定义一个两层双向的LSTM，inputsize

comli_cn·2020-06-22 23:06

2分钟理解PBR(Physically Based Rendering)和BRDF(Bidirectional Reflectance Distribution Function)

2分钟理解PBR(PhysicallyBasedRendering)和BRDF(BidirectionalReflectanceDistributionFunction)什么是PBR基于物理的渲染怎么实现PBRBRDF是实现PBR的一种方法什么是BRDF物体表面粗糙，很多细小表面产生反射，使用BRDF渲染粗糙表面怎么实现BRDF高光NDF(NormalDistributionFunction)物体

T.D.C·2020-06-22 13:19

05论文笔记《Video Super-Resolution via Bidirectional Recurrent Convolutional Networks》

《VideoSuper-ResolutionviaBidirectionalRecurrentConvolutionalNetworks》通过双向循环卷积网络实现视频超分辨率从RNN到BRCNSR简介：超分辨率(Super-Resolution,SR)是计算机视觉领域的一个经典应用,SR是指通过软件或硬件的方法,从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像；SR问题是一个有监督学习问题，说白了就

Lazyinit·2020-06-22 00:06

Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging 双向长短期记忆网络+条件随机场做序列标注问题

1.论文背景作者总结，在当时NLP的序列标注问题中，主要是用HMM，MEMM，CRF算法。此前还有些已经使用过CNN，并且跟CRF结合在一起使用的。还有使用双向LSTM的。这些模型的效果很好，给作者不少启发。于是作者参考这些研究，提出了把双向LSTM算法结合到CRF上来做这个问题。所以这算典型的工程论文吧。2.论文主要工作作者搞了四个模型，来研究bi-LSTMCRF模型的效果：LSTM，BI-LS

0_oHuanyu·2020-05-15 15:38

一文带你了解关于BIDI光模块的知识

1、BiDi光模块基础知识BiDi(bidirectional)单纤双向光模块与一般两个端口(TX发射端和RX接收端口)的光模块不同，它只有1个光纤端口，利用WDM技术，发送和接收两个方向的不同的中心波长

小透明popo·2020-04-20 11:20

学习笔记TF036:实现Bidirectional LSTM Classifier

双向循环神经网络(BidirectionalRecurrentNeuralNetworks,Bi-RNN)，Schuster、Paliwal，1997年首次提出，和LSTM同年。Bi-RNN，增加RNN可利用信息。普通MLP，数据长度有限制。RNN，可以处理不固定长度时序数据，无法利用历史输入未来信息。Bi-RNN，同时使用时序数据输入历史及未来数据，时序相反两个循环神经网络连接同一输出，输出层可

利炳根·2020-04-02 09:21

《Semi-supervised sequence tagging with bidirectional language models》阅读笔记

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1705.00108.pdf从unlabeledtext学习到的wordembeddings已经成为一个NLP任务中的标准组成部分。然而，大多数情况下，recurrentnetwork提取word-level的表示，这种表示包含了上下文信息，在少量标注的数据上训练。本文提出了一种半监督的方法，用来给双向语言模型添加pre-trainedcont

best___me·2020-03-29 02:30

《Named Entity Recognition with Bidirectional LSTM-CNNs》阅读笔记

Collobert等提出一个有效的神经网络模型，只需要littlefeatureengineering而不是在大量的unlabelledtext中训练wordembeddings。无监督的训练wordembeddings(Collober，Mikolov等)但是这些模型有缺点：1.使用简单的前向神经网络，使用固定大小的窗口获取每个词的上下文，会丢弃掉单词之间长距离的关系。2.只依赖wordembe

best___me·2020-03-09 02:43

浅谈Tensorflow 动态双向RNN的输出问题

tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn()函数：defbidirectional_dynamic_rnn(cell_fw,#前向RNNcell_bw,#后向RNNinputs,#

Michelleweii·2020-01-20 17:17

双向RNN:bidirectional_dynamic_rnn()函数的使用详解

双向RNN：bidirectional_dynamic_rnn()函数的使用详解先说下为什么要使用到双向RNN，在读一篇文章的时候，上文提到的信息十分的重要，但这些信息是不足以捕捉文章信息的，下文隐含的信息同样会对该时刻的语义产生影响

Cerisier·2020-01-20 16:33

关于tf.reverse_sequence()简述

tf.reverse_sequence()简述在看bidirectional_dynamic_rnn()的源码的时候，看到了代码中有调用reverse_sequence()这一方法，于是又回去看了下这个函数的用法

Cerisier·2020-01-20 16:54

变长双向rnn的正确使用姿势

动态双向rnn有两个函数：stack_bidirectional_dynamic_rnnbid

相约机器人·2019-12-22 09:24

【论文笔记】A Unified Tagging Solution: Bidirectional LSTM Recurrent Neural Network with Word Emb

AUnifiedTaggingSolution:BidirectionalLSTMRecurrentNeuralNetworkwithWordEmbedding作者评估了双向LSTMRNN在POS标记，分块和NER任务上的使用。输入是与任务无关的输入功能：单词及其大小写。作者通过限制解码器输出标签的有效序列，从而结合了有关标记任务的先验知识，并提出了一种学习单词嵌入的新颖方法：随机替换序列中的单词

DrogoZhang·2019-12-19 12:32

《Bidirectional Recurrent Convolutional Neural Network for Relation Classification》阅读笔记

论文标题：BidirectionalRecurrentConvolutionalNeuralNetworkforRelationClassification来源：ACL2016问题：基于深度学习的关系抽取主要方法本文提出了一个基于最短依赖路径（SDP）的深度学习关系分类模型，文中称为双向递归卷积神经网络模型（BRCNN），结构如下图。图1文中提出双向模型，和以往的论文一样，考虑到了实体之间关系的方

bear8133·2019-11-07 02:34

千兆BiDi光模块和万兆BiDi光模块的区别有哪些？

BIDI（bidirectional）SFP是单纤双向的光模块，也叫WDM光模块，它利用WDM技术实现了光信号在一根光纤上的双向传输。

易天光通信·2019-11-02 08:52

GRU - 文本情感分类

代码在给一个拥抱上网络结构inp=Input(shape=(maxlen,))x=Embedding(max_features,embed_size)(inp)x=Bidirectional(CuDNNGRU

qAOOAp·2019-10-02 22:48

系统学习NLP（二十六）--BERT详解

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/48612853前言BERT（Bidirectional Encoder Representationsfrom Transformers

Eason.wxd·2019-07-24 10:50

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

ZJWANGER·2019-07-23 21:58

tensorflow提示出错module 'tensorflow.contrib' has no attribute 'bidirectional_rnn'

在学习RNN的过程中，运行程序，报错File"model.py",line21,in__init__output,_,_=tf.contrib.static_bidirectional_rnn（....

藍色月光·2019-06-28 17:21

BFD （Bidirectional Forwarding Dectection，双向转发检测）

BFD是BidirectionalForwardingDectection的缩写，它是一个用于检测两个转发点之间故障的网络协议。BFD是一种双向转发检测机制，可以提供毫秒级的检测，可以实现链路的快速检测，BFD通过与上层路由协议联动，可以实现路由的快速收敛，确保业务的永续性。BFDEcho保文采用UDP封装，目的端口号为3784，源端口号在49152到65535的范围内。目的IP地址为发送接口的地

谜之凸起·2019-06-22 12:05

Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classiﬁcation

paperhttps://www.aclweb.org/anthology/P16-2034这篇文章讲述了如何利用LSTM+attention机制对文本进行分类整篇论文可以用这张图表表示：InputLayer:输出层，原始数据EmbeddingLayer:embedding层，将原始数据中的单词编码为vectorLSTMLayer:双向编码，输出每一时刻单词的隐状态AttentionLayer:对

很吵请安青争·2019-06-21 22:09

BERT4Rec: Sequential Recommendation with Bidirectional Encoder Representations from Transformer

Abstract：根据用户历史的行为信息，对用户动态的偏好衍变进行建模，是对推荐系统产生的巨大挑战。现有算法使用序列神经网络，只能从左向右，利用单向信息进行建模。尽管这些放大得到了很好的效果，但是他们设定的严格顺序是不实际的。因此，本文提出针对推荐系统的transformer的双向编码器表示。由于利用深度双向信息会造成信息的泄露，为了解决这个问题，本文使用Clozetask训练模型，利用上下文信息

大琳琳爱吃鱼·2019-06-21 14:10

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

开头强推一篇，写得很赞：https://cloud.tencent.com/developer/article/1389555摘要从题目上就可以看出此篇论文的内容，如下目的：LanguageUnderstanding，此结构是服务与语言理解方式：DeepBidirectionalTransformers，采用的方式是深度双向Transformers用法：Pre-training，训练的结果作为预训

SummerHmh·2019-06-12 18:16

zerowl·2019-05-23 11:48

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

Abstract介绍了一种新的语言表示模型BERT，它代表Transformers的双向编码器表示。与最近的语言表达模型不同，BERT是预先训练深层双向表示，通过联合调节所有层中左右的上下文。因此，可以通过一个额外的输出层对预训练的BERT表示进行微调，以创建适用于各种任务的最新模型，如回答问题和语言推理，而无需对特定于任务的体系结构进行实质性修改。BERT概念简单，经验丰富。它在11项自然语言处

FishSugar·2019-05-21 16:45

NLP谷歌BERT模型深度解析《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》

目录1.背景2.什么是Bert？3.论文内容《BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding》：3.1第一个步骤——任务1:MaskedLM3.2第二个步骤——任务2：下一句预测4.BERT模型对NLP的影响5.其他模型5.1ELMo5.2ULMFiT5.3GPT5.4BERT参考文献BERT项目地址

满腹的小不甘·2019-04-18 10:47

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