NSP 第2页

[文献阅读]——BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

Muasci·2022-12-18 09:47

任天堂xci文件提取romfs

（从任天堂switch破解机导出或者网络上下载）（2）准备解压和提取工具Unpack.zip，下载地址：HowtoeasyextractgamefilesfromNSP&XCI或者工具整合包：NCA-NSP-XCI_TOextract

hello_zard·2022-12-18 08:03

【Pytorch基础教程32】基于transformer的情感分类

BERT是一个无监督学习的过程，可通过MLM和NSP两种预训练任务实现无监督训练的过程。

山顶夕景·2022-12-15 07:08

DIP数字图像处理（二）超像素 SLIC简单线性迭代聚类 matlab实现（不调库）

SLIC观测常用五维向量z=(r,g,b,x,y)\textbf{z}=(r,g,b,x,y)z=(r,g,b,x,y)令nspn_{sp}nsp是所需要的超像素数，ntpn_{tp}ntp是图像中的像素总数

饼干妹妹324·2022-12-13 07:13

舞力全*开 Just Dance 2023 离线版本安装方法

转载从：https://nsw2u.org/just-dance-2023-edition-switch-nsp下载地址：magnet:?

爆破者·2022-12-09 08:58

BERT模型简介

输入部分input=tokenembedding+segmentembedding+positionembeddingbert预训练的NSP（NextSentencePrediction），其为一个二分类任务

安西宁·2022-12-05 17:38

G1D29-Roberta&智能蜜罐环境

bert的一点点改进啦1、动态遮掩2、FULL-SENTENCEwithoutNSPloss3、Largemini-batch4、AlargerByte-PairEncoding（二）关于BERT中的NSP

甄小胖·2022-12-05 16:33

Trm变体之Trm-XL《Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context》论文笔记

，建议先看RPR，链接：相对位置编码之RPR式：《Self-AttentionwithRelativePositionRepresentations》论文笔记先打个预防针，防止学习了BERT(MLM+NSP

#苦行僧·2022-12-05 16:44

ALbert语言模型

RoBERTa,AlBERT,ELECTRA,ERNIE,StructBERT,TinyBERT,MobileBERTALbert:主要针对bert的参数量和速度进行优化，精度基本一致1.矩阵分解2.参数共享3.NSP

小杨变老杨·2022-12-05 02:59

笔记——BERT模型

带有笔记的文章是最近正在研究的内容，质量有可能很差，只有自己看的懂，所以看的笔记的大致看看就可以，我也正在积累，等感觉没问题了就会重新整理再发一次术语掩码语言模型（MLM）任务句子连贯性判定（NSP）任务

Happy丶lazy·2022-12-04 07:07

【图像融合】基于非下采样Contourlet变换nsct算法实现红外图像和可见光图像的融合matlab源码

NSCT是基于Nonsubsampled金字塔(NSP)和Nonsubsampled方向滤波器(NSDFB)的一种变换。首先由NSP对输入图像进行塔形分解，分解为

Matlab科研辅导帮·2022-12-03 10:43

Bert和一些以Bert为基础的预训练模型的Mask区别

•BERT:提出了MLM和NSP两个任务。MLM随机的MASK掉一些token,然后根据上下文预测这些token。NSP预测句子B是否是句子A的下一句。简单来说就是一个自监督的完形填空机制。

两面包+芝士·2022-11-29 13:10

BERT从零详细解读：如何做预训练 - MLM+NSP

MLM:masklanguagemodelNSP:去判断两个句子之间的关系BERT在预训练时使用的是大量的无标注的语料（比如随手可见的一些文本，它是没有标注的）。所以它在预训练任务设计的时候，一定是要考虑无监督来做，因为是没有标签的。对于无监督的目标函数来讲，有两组目标函数比较受到重视，第一种是AR模型，autoregressive，自回归模型。只能考虑单侧信息，典型的就是GPT。另一种是AE模型

kikato2022·2022-11-29 13:40

BERT 预训练学习（数据：样本构建、输入格式；算法：transformer、mlm和nsp任务）

任务：MLM完形填空、下一句预测数据：构建样本数据及label，输入格式参考：1）**https://github.com/DA-southampton/TRM_tutorial/tree/main/BERT%E4%BB%A3%E7%A0%81%E4%BB%8E%E9%9B%B6%E8%A7%A3%E8%AF%BB2）**https://github.com/bojone/bert4keras/t

loong_XL·2022-11-29 13:40

BERT可以增加哪些预训练任务？

BERT基于NSP和MLM两个任务进行预训练，如果对BERT进行改进，一个可行的方向就是增加更多的预训练任务，那么除了这两个任务之外，还可以增加哪些预训练任务呢？

火云明月·2022-11-29 13:35

NLP实践 | 用自己的语料进行MLM预训练

编辑：AI算法小喵1.关于MLM1.1背景作为Bert预训练的两大任务之一，MLM和NSP大家应该并不陌生。

zenRRan·2022-11-29 13:35

BERT继续预训练任务之loss为nan

首先，继续预训练的任务仍然是沿用BERT的预训练任务，MLM和NSP任务。

qq_28935065·2022-11-29 13:35

BERT里MLM和NSP任务是在哪里训练的？

MLM和NSP分别在BERT哪个部分进行的啊，是在FFN里吗，还是多头注意力的时候就已经在训练了，查了好多资料都没有说过这个问题。

funkierZz·2022-11-29 13:26

BERT详解

bertbase使用12层encoder（不是transformer）bertlarge使用24层encoderBert输入部分详细解读cls、sep存在因为bert预训练任务中有nsp任务（判断两个句子之间的关系

Grateful_Dead424·2022-11-28 23:31

BERT学习汇总（视频）

（NSP&MLM)微调：在得到bert模型基础上进行各种各样的NLP任务（下游任务）。预训练（pre-training

迷茫，我太迷茫了！·2022-11-23 02:15

Bert学习笔记

Bert学习笔记一、组成结构二、Bert输入表示三、做预训练：MLM+NSPMLM/MaskedLM-掩码语言模型NSP-下一句预测（nextsentenceprediction）四、如何提升Bert下游任务效果参考文章

爪子paw·2022-11-23 02:44

（杂谈）世界上本没什么prompt，有的只是加权平均——关于NLP中embedding的一点思考

（杂谈）世界上本没什么prompt，有的只是加权平均——关于NLP中embedding的一点思考0.写在前面1.问题的提出2.备受嫌弃的NSP，为什么效果不佳2.比句子更小的片段——SpanBert3.

常鸿宇·2022-11-21 12:33

【论文解读】BERT和ALBERT

文章目录1.前言2.BERT2.1引入2.2以前的工作2.2.1feature-based方法2.2.2fine-tuning方法2.2.3迁移学习方法2.3BERT架构2.3.1MLM2.3.2NSP2.4

洛克-李·2022-11-19 13:37

Raki的读paper小记：ALBERT: A LITE BERT FOR SELF-SUPERVISED LEARNING OF LANGUAGE REPRESENTATIONS

Abstract&Introduction&RelatedWork研究任务预训练语言模型已有方法和相关工作面临挑战越来越大的模型需要更多的计算资源和时间去训练创新思路因子化嵌入参数化跨层参数共享用SOP替换NSP

爱睡觉的Raki·2022-11-19 13:58

Bert简介

BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）2.1主要预训练任务2.1.1.完形填空2.1.2.预测下一个句子2.2预训练2.2.1.输入表示2.2.2.MLM（MaskLanguageModel）2.2.3.NSP2.2.4

长命百岁️·2022-10-30 03:18

datawhale 8月学习——NLP之Transformers：BERT的应用、训练和优化

分别是预训练阶段的MLM任务和NSP任务，以及微调阶段的一些具体的NLP任务。在教程基础上，还补充了关于导入pre_trained模型的一些内容。随后，进一步了解了BERT在训练过程中，分别在预训

SheltonXiao·2022-10-28 10:53

Bert总结

Bert总结文章目录Bert总结前言一、自监督学习二、Bert1.MaskedLM2.NextSentencePrediction(NSP)三、Bert的使用1.输入是一个序列输出是一个类别（情感分析）

卷_心_菜·2022-10-22 07:36

千言数据集：文本相似度——BERT完成NSP任务

以下学习笔记来源于Coggle30DaysofML（22年1&2月）链接：https://coggle.club/blog/30days-of-ml-202201比赛链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/45/0/task-definition了解BERT和NSPBERTBERT的全称为BidirectionalEnco

zxc123qwer·2022-10-21 07:35

macOS M1安装miniconda和基本使用

/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh一路回车，如果遇到需要填写yes/no的填yes基本使用创建环境condacreate-nsp3.9python=3.9切入环境sourceactivatesp3.9

sexy_cyber·2022-10-17 16:26

Bert微调技巧实验大全

Bert是基于双向transformer使用maskedwordprediction和NSP(nextsentenceprediction)的任务进行预训练，然后在下

Necther·2022-09-26 07:23

Virtual Private Network(虚拟专用网络隧道)详解

VPN概述VPN简介VPN(全称：VirtualPrivateNetwork)虚拟专用网络，是依靠ISP和其他的NSP，在公共网络中建立专用的数据通信的网络技术，可以为企业之间或者个人与企业之间提供安全的数据传输隧道服务

我的紫霞辣辣·2022-09-07 20:32

Bert模型

BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers，即双向Transformer的Encoder，144个self-attention机制离当前字的距离越远，相关程度越低Bert模型的输入：3部分nsp

东石有海·2022-09-02 10:06

BERT模型的深度解读

Pre-training）:通过两个联合训练任务得到Bert模型微调（Fine-tune）：在预训练得到bert模型的基础上进行各种各样的NLP二、预训练输入经过bertencoder层编码后，进行MLM任务和NSP

世界划水锦标赛冠军·2022-09-02 10:36

word2Vec进阶 -Bert

Word2Vec进阶-Bert--潘登同学的NLP笔记Bert介绍BERT的结构Bert的输入Bert的输出预训练任务MaskedLanguageModel（MLM）NextSentencePrediction（NSP

PD我是你的真爱粉·2022-07-21 07:11

【BERT类预训练模型整理】

BERT类预训练模型整理1.BERT的相关内容1.1BERT的预训练技术1.1.1掩码机制1.1.2NSP（NextSentencePrediction）1.2BERT模型的局限性2.RoBERTa的相关内容

帅奇奇的博客·2022-07-08 07:50

iOS 11 遇到问题

二.图片保存到相册崩溃问题iOS11图片保存到相册需要在在plist里面权限说明添加:NSP

林大鹏天地·2022-02-19 10:17

李宏毅课程-人类语言处理-BERT和它的家族-ELMo等（下）

另外没个词都对训练起到了作用防止提花你的词太简单，前面再加个bert,单独训练，没有引入gan任务简单，收敛更快，节约成本没个词一个向量，和一整个句子一个向量通过向量的句子来学习句子的向量，生成，或者分类判断nsp

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2022-02-15 19:03

你是不是从来没有了解过光纤网卡，它跟普通网卡有什么区别？

随着互联网流量的增长，网络服务提供商（NSP）对服务器等网络设备提出了更高的性能需求。

弱电智能网·2021-06-27 20:36

egg_error

Property'sockets'doesnotexistontype'EggSocketNameSpace'constnsp=app.io.of('/');constsocket=nsp.sockets

iamsea·2021-06-12 03:53

NLP学习之BERT

MLM：将完整句子中的部分字mask，预测该mask词NSP：为每个训练前的例子选择句子A和B时，50%的情况下B是真的在A后面的下一个句子，50%的情况下是来自语料库的随机句子，进行二分预测是否为真实下一句

期待上岸的小叮当·2020-12-30 19:15

BERT模型的结构，特点和实践

BERT整体概览1.BERT框架2.BERT模型结构2.1输入部分2.2BERT的预训练任务任务1：MaskedLanguageModel(MLM)任务2：NextSentencePrediction(NSP

dream6104·2020-12-27 20:02

如何寻找nsp、xci资源

个人建议下载Torrent（可能跳出奇怪的广告页面，注意背后）4.安装就完事了嗷注：xci=卡带版（无需安装，换游戏需要进相册重新加载），nsp=

glass_mycelia·2020-12-25 23:07

剖析基于TUN/TAP虚拟网卡游戏加速器原理

我们知道最强大暴躁的游戏加速器由于某些原因是不能存在的，对于游戏加速器而言基于TUN/TAP虚拟网卡实现是最经济实惠的办法，这是由于基于LSP/NSP的方式会受到杀毒/带保护应用的反抗（inline-hook

liulilittle·2020-11-14 22:24

cs224n笔记04-Contextual Word Embeddings

比较常见的动态词向量训练方法有elmo、bert等bert使用的是transformer的encoder，任务是mask语言模型和NSP（预测下一个句子）bert的fine-tuning训练方式

z1103757047·2020-09-13 20:12

socket.io 服务端推送消息的几种方式

constsocketio=require('socket.io');constserver=http.createServer(express());constio=socketio(server);//使用默认nsp

洋溢洋溢洋溢·2020-08-28 18:36

IPSec隧道

隧道全称：专用虚拟网，依靠ISP和NSP在公共基础网络（也就是互联网）上构建的安全通信网络，这条专线是逻辑上的，并不是物理的。

Fsy-LLing·2020-08-25 07:15

Switch SDFile V10.11 破解指南

本垃登·2020-08-24 06:27

iOS开发 __给文本添加行间距如Lable的Text

paragraphStyle.lineSpacing=6;//6是自己要设置idea行间距大小NSDictionary*attributes=@{NSFontAttributeName:[UIFontsystemFontOfSize:14],NSP

yangyang7456·2020-08-22 15:07

NSValue

NSDictionary中2.常见结构体的包装为了方便结构体和NSValue的转换,Foundation提供了以下方法将结构体包装成NSValue对象+(NSValue*)valueWithPoint:(NSP

越天高·2020-08-22 02:57

oracle varchar2(4000)如何插入大数据量(不用clob)

进行多次bindConnectioncon=DBHelper.getConnection();PreparedStatementstmt=null;StringsqlStr="UPDATE"+"tbl_nsp_Schedulesetid

beno·2020-08-19 17:49

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