有关Bert模型的理解

Bert模型的输入，输出和预训练过程

输入:词向量，包括三部分嵌入，token,segment,position
输出：融合文本信息的向量表示
预训练过程：设置了两个训练任务
1.mlm
2.next sentence prediction
将两个任务的预测损失相加来训练

Bert模型的内部结构

核心部分是transformer（attention机制）
+
attention

+残差连接
+Layer Normalization 标准化
+线性变换增强整个模型的表达能力

注意点

1.Bert模型的position嵌入是通过学习得到的，而一般的transformer是直接给定的

有关Bert模型的理解相关推荐

（连载）词向量的理解——BERT模型的句子向量表示
文章均从个人微信公众号" AI牛逼顿"转载,文末扫码,欢迎关注! word embedding的出现提升了自然语言处理的效果.典型的使用场景就是把高质量的词向量输入到的模型中,通过 ...
【理论篇】是时候彻底弄懂BERT模型了(收藏)
引言本文对BERT模型的理论进行了一个非常详尽的解释,相信看完本篇文章后,你对BERT模型的理解会上升
自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理基于BERT模型微调实现句子分类
自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列:深入理解Transformer自然语言处理基于BERT模型微调实现句子分类目录基于BERT模型微调实现句子分类案例实战 Installing the H ...
BERT模型主体架构图（多图理解）
大家好,我是爱编程的喵喵.双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中.从事机器学习以及相关的前后端开发工作.曾在阿里云.科大讯飞.CCF等比赛获得多次Top名次.现 ...
BERT的通俗理解预训练模型微调
1.预训练模型 BERT是一个预训练的模型,那么什么是预训练呢?举例子进行简单的介绍假设已有A训练集,先用A对网络进行预训练,在A任务上学会网络参数,然后保存以备后用,当来一 ...
基于TensorRT的BERT实时自然语言理解（下）
基于TensorRT的BERT实时自然语言理解(下) BERT Inference with TensorRT 请参阅Python脚本bert_inference.py还有详细的Jupyter not ...
基于TensorRT的BERT实时自然语言理解（上）
基于TensorRT的BERT实时自然语言理解(上) 大规模语言模型(LSLMs)如BERT.GPT-2和XL-Net为许多自然语言理解(NLU)任务带来了最先进的精准飞跃.自2018年10月发布以来 ...
干货 | 谷歌BERT模型fine-tune终极实践教程
作者 | 奇点机智从11月初开始,Google Research就陆续开源了BERT的各个版本.Google此次开源的BERT是通过TensorFlow高级API-- tf.estimator进行封 ...
通俗讲解从Transformer到BERT模型！
↑↑↑关注后"星标"Datawhale 每日干货 & 每月组队学习,不错过 Datawhale干货作者:陈锴,中山大学张泽,华东师范大学近两年来,Bert模型非常受 ...

有关Bert模型的理解

Bert模型的输入，输出和预训练过程

Bert模型的内部结构

注意点

有关Bert模型的理解相关推荐

最新文章

热门文章