BERT学习资料

最新推荐文章于 2024-09-18 17:45:46 发布
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分类专栏： Deep Learning 文章标签： BERT Transformer
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BERT大火时，一直忙于将产品落地，现在终于有时间详细系统地学习了。主要梳理一下学习顺序及清晰的解读文章。

机器学习（李宏毅）——BERT
Dlog的博客
02-12 1284
机器学习（李宏毅）——BERT模型
深度学习经典模型之BERT(上)
aidashuju的博客
09-21 1842
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一个双向transformer编码器的言表示模型。。由Google公司的研发，BERT的出现使得我们能够在一个大的数据集上面训练好一个比较深的神经网络，简化了NLP任务的训练，又提升了它的性能，使得自然语言处理有了质的飞跃。
bert学习资料
yangnianjinxin的博客
02-23 539
https://blog.youkuaiyun.com/ibelieve8013/article/details/90021717把word2vec, nnlm， seq2seq， attension， transformer， bert串起来了 https://www.zhihu.com/search?type=content&q=bert bert https://zhuan...
深度学习（自然语言处理）Bert学习资料整理
忆_恒心的博客
10-03 754
Seq2Seq模型简介 注意力机制 在解码器器的每⼀一时间步对输⼊入序列列中不不同时间步的表征或编码信息分配不不同 的注意⼒力力⼀一样 在注意⼒力力机制中，解码器器的每⼀一 时间步将使⽤用可变的背景变量量 注意⼒力力机制能够为表征中较有价值的部分分配较多的计算资源 特别是启发了了依靠注意⼒力力机制来编码输⼊入序列列并解码出输出序列列的变换器器 （Transformer）模型的设计 Transformer抛弃了卷积神经网络和循环神经网络的架构 基于注意力的神经网络机器翻译 py..
Bert 实战--学习资料的搜集
忆_恒心的博客
10-24 1199
如何将Bert进行动态量化 BERT，或者说Transformers的双向嵌入表示法，是一种预训练语言表示法的新方法，可以在许多流行的自然语言处理（NLP）任务（例如问题解答，文本分类） PyTorch中的动态量化支持将浮点模型转换为具有静态int8或float16数据类型的权重和动态量化激活的量化模型。当权重量化为int8时，激活（每批）动态量化为int8。在PyTorch中，我们有torch.quantization.quantize_dynamic API，该API用仅动态权重的量化版本替换指定的
BERT 学习笔记一（参考资料）
neo_lcx的博客
01-11 801
搜集网上的一些相关的参考资料留做参考学习 谷歌公布源码下载： https://pan.baidu.com/s/13w82XrsLjqVWtapg0rh3ZQ 提取码：vsix 中文预训练模型 ：https://pan.baidu.com/s/1pT9zzviEdE0o82alBLpBYw 提取码： r75g 文献 官方paper（结合解读细看）： https://arxiv.org/abs/...
bert入门资料
weixin_30426065的博客
09-14 364
transformer: Attention Is All You Need讲解 参考ppt:http://www.isclab.org.cn/wp-content/uploads/2018/12/Transformer%E4%B8%AD%E7%9A%84Multi-Head-Attention-%E7%8E%8B%E7%9D%BF%E6%80%A1-2018.12.9-19_00_...
基于机器学习+深度学习+bert方法的虚假新闻检测项目源码.zip
12-05
本资源是一个基于机器学习、深度学习和BERT方法的虚假新闻检测项目源码，包含详细的代码注释和文档说明，适合新手学习和参考。项目通过使用中文微信消息数据集，包括官方账号名称、标题、新闻链接、图片链接、报道...
Bert-VITS2-ext学习资料汇总 - 基于Bert-VITS2的表情动画生成项目
2401_87458778的博客
09-18 397
Bert-VITS2-ext是GitHub用户see2023开发的一个开源项目,基于Bert-VITS2进行拓展,目的是实现TTS(文本到语音)的同时生成同步的脸部表情和身体动画数据。该项目为语音合成技术开辟了新的应用场景,让虚拟形象可以更自然地"说话"。
bert资料收集汇总
dlhlSC的博客
08-13 340
一、seq2seq资料 Teacher force策略 https://github.com/tensorflow/nmt https://zhuanlan.zhihu.com/p/57155059 Seq2seq应用 Latex识别：https://guillaumegenthial.github.io/sequence-to-sequence.html 字母序：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27608348 API使用方法 https://zhuanlan.zhih
Bert学习资料
weixin_34184561的博客
06-03 139
https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699Bert是近年来NLP重大进展的集大成者. 目前绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果Transformer是谷歌在17年做机器翻译任务的“Attention is all you need”的论文中提出的，引起了相当大的反响，很多研究已经证明了Transformer提取特征的能力是...
bert资料汇总
naive_zhang的博客
06-25 336
论文阅读 bert是google提出的一种基于transformer的深度语言模型，其最大的特点一是使用transformer作为特征提取器，替换了之前的RNN；二是双向编码的深度模型。了解该模型最直接的方式就是阅读论文原文：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding。 模型解析 bert模型是一种基于transformer多层堆砌的深度语言模型，其深度可以达到L = 24 层。相较于之前深
BERT系列预训练模型资料
chenhepg的博客
05-21 255
@创建于：20220521 @修改于：20220521 文章目录 NLP中的预训练语言模型（一）—— ERNIE们和BERT-wwm NLP中的预训练语言模型（二）—— Facebook的SpanBERT和RoBERTa XL-Net和Transformer-XL NLP中的预训练语言模型（四）—— 小型化bert（DistillBert, ALBERT, TINYBERT） NLP中的预训练语言模型（五）—— ELECTRA NLP算法面试必备！PTMs：NLP预训练模型的全面总结 NLP-预训练模型：综
非常好的bert中文预训练资料
ningyanggege的博客
06-08 994
https://github.com/CLUEbenchmark
带你轻松入门 Bert
王大呀呀的博客
06-24 838
什么是 BERT BERT 的全称是 Bidirectional Encoder Representations from Transformers ，其实 BERT 的目的就是预训练 Transformers 模型的 Encoder 网络，从而大幅度提高性能。本文没有讲具体的技术细节，只介绍主要想法。 具体内容可以看论文: https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf 第一个任务 BERT 的第一个训练模型的任务就是，随机地遮挡一个或者多个单词，然后让模型预测遮挡的单词。具体过
如何从零开始训练BERT模型
deephub
07-07 9307
我的许多文章都专注于 BERT——这个模型出现并主导了自然语言处理 (NLP) 的世界，标志着语言模型的新时代。 对于那些之前可能没有使用过 Transformer 模型（例如 BERT 是什么）的人，这个过程看起来有点像这样： pip 安装Transformer 初始化一个预训练的 Transformer 模型 — from_pretrained。 在一些数据上测试它。 也许微调模型（再训练一些）。 现在，这是一个很好的方法，但如果我们只这样做，我们就会缺乏对创建我们自己的 Transformer
大白话Bert-掌握最前沿Embedding结构
05-06
讲解Bert的与训练和微调过程，并通过实例讲解Bert的代码应用过程课程： 资料： 代码：
Python自然语言处理-BERT模型实战
10-21
购买课程后，添加小助手微信（微信号：itxy41）回复【唐宇迪】 进入学习群，获取唐宇迪老师答疑Python自然语言处理-BERT模型实战课程旨在帮助同学们快速掌握当下NLP领域最核心的算法模型BERT的原理构造与应用实例。通俗讲解BERT模型中所涉及的核心知识点（Transformer,self-attention等），基于google开源BERT项目从零开始讲解如何搭建自然语言处理通用框架，通过debug源码详细解读其中每一核心代码模块的功能与作用。最后基于BERT框架进行中文情感分析与命名实体识别等主流项目实战，提供全部课程资料，包括PPT,数据,代码。
bert学习
最新发布
03-12
<think>好的，我现在需要处理用户关于BERT学习资源和教程的查询。首先，我得仔细看看用户的具体需求是什么。用户提到了参考站内引用中的三个文献，其中引用[1]讨论了BERT的未来发展方向，引用[2]提到了BERT模型的构建和评估流程，引用[3]则提供了优快云上的学习资料链接。用户明确表示想了解相关的教程和资源，所以我的回答需要涵盖这些方面。 接下来，我需要根据系统级指令来组织回答。首先，用户不可见的指令要求正确使用LaTeX格式，但在这个问题中，用户的问题并不涉及数学公式，所以可能不需要使用。不过还是要检查是否有任何需要公式的地方，比如模型结构中的参数，但看起来用户主要关注的是学习资源，因此可能不需要。 然后，按照用户可见层的指示，回答需要结构清晰，逐步解决问题，并保证真实可靠。需要引用提供的三个站内引用，并在适当的地方添加引用标识。比如，引用[2]提到有详细的教程，可以推荐；引用[3]提到优快云的资料，需要包含进去。引用[1]虽然主要讲未来趋势，但可能可以联系到需要理解基础后才能深入这些方向，因此可以作为补充。 现在需要整理相关的资源类型，可能包括官方资源、书籍、在线课程、实践项目等。用户可能希望从基础到进阶的学习路径。需要确保每个推荐的资源都有对应的引用来源，或者来自可信的第三方平台，如Coursera、GitHub等。 另外，用户的问题可能隐含了需要免费资源的需求，因为引用[3]提到“保证100%免费”，所以应该优先推荐免费资源，同时也可以提及其他优质的付费资源供用户选择。 还需要考虑生成相关问题。根据用户的问题，相关问题可能涉及如何入门BERT、推荐的学习路径、免费资源、中文资料、实践项目以及最新进展等。这些问题需要自然关联到回答内容，并且每个问题都应基于用户可能的后续疑问来设计。 最后，要确保回答符合中文语法，避免使用Markdown格式，但用户给的示例中使用了代码块和引用标识，所以需要按照要求处理。检查是否有遗漏的引用，确保每个引用标识正确对应到站内提供的文献。例如，引用[2]对应到详细的教程，引用[3]对应到优快云资料，引用[1]可能用于未来的研究方向，作为进阶学习的一部分。 总结步骤： 1. 开头回应用户需求，说明将提供多种资源。 2. 分点列出资源类型，如官方资源、书籍、课程、实践项目等。 3. 每个点下具体推荐资源，并附上引用来源或可信链接。 4. 添加相关问题，覆盖用户可能进一步询问的方向。 5. 确保引用标识正确，如提到模型评估流程时引用[2]，资料下载引用[3]。 6. 检查是否有冗余或错误信息，确保所有资源真实存在且链接有效（即使实际回答中可能无法点击，但描述需准确）。</think>以下是与BERT相关的学习资源和教程整理，涵盖从基础到进阶的内容： ### 一、官方资源与核心论文 1. **BERT原论文** 《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》是必读文献，包含模型设计原理和实验结果[^2]。 2. **Google官方代码库** GitHub上的TensorFlow实现代码（搜索`google-research/bert`）提供预训练与微调示例。 ### 二、系统性教程 1. **BERT模型深度剖析教程** 包含模型构建流程、Masked Language Model (MLM) 和 Next Sentence Prediction (NSP) 评估方法详解[^2]。 2. **Hugging Face Transformers库文档** 提供BERT的PyTorch/TensorFlow实战指南，涵盖文本分类、问答等任务（访问[huggingface.co](https://huggingface.co/)）。 ### 三、书籍与课程 1. **《自然语言处理实战：BERT与Transformer》** 中文教材，配套代码和案例，适合入门。引用[3]中的大模型书籍可扩展知识体系。 2. **Coursera课程** 《Natural Language Processing Specialization》（Andrew Ng团队）包含BERT专题。 ### 四、实践资源 1. **Kaggle竞赛案例** 参考BERT在情感分析、实体识别等任务的Notebook代码（如“IMDB Movie Reviews”数据集）。 2. **Colab实战项目** 谷歌Colab提供免费GPU环境，可运行BERT微调教程（搜索“BERT Fine-Tuning Colab”）。 ### 五、中文社区资源 1. **优快云免费资料** 通过引用[3]中的优快云认证链接可获取大模型学习资料，包含BERT源码解析[^3]。 2. **知乎专栏与博客** 搜索“BERT从零解读”系列文章，涵盖预训练、蒸馏等进阶主题。 ---
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