自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列：第21章：基于Bayesian Theory的MRC文本理解基础经典模型算法详解

段智华

于 2021-11-22 19:41:49 发布

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分类专栏： NLP星空智能对话机器人文章标签：自然语言处理 bert 深度学习

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本文深入探讨自然语言处理中基于Bayesian Theory的机器阅读理解（MRC）模型，涵盖Bayesian prior在训练中的作用、模型速度与质量提升、Word2vec到GloVe的发展、GloVe的算法细节以及多种CNN架构的应用。文章还讨论了Transformer如何通过Multi-head attention和Embedding集成来应对数据不确定性，并介绍了贝叶斯神经网络的原理及其在实际工程中的近似方法。

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自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列：

第21章：基于Bayesian Theory的MRC文本理解基础经典模型算法详解
1，Bayesian prior在模型训练时候对Weight控制、训练速度影响等功能详解
2，Bayesian prior能够提供模型训练速度和质量的数学原理剖析
3，从Word2vec走向GloVe：从Local 信息走向Global+Local信息表示模式
4，GloVe 中的Vector相关性算法
5，GloVe的Co-occurrence matrix解析
6，GloVe的Loss计算
7，神经网络表达信息的三大局限剖析
7，使用Convolutions取代神经网络传统的matrix multiplication操作
8，文本序列的Vector表示及Convolutions的天然契合点分析
9，Parameter sharing背后的数学原理和工程的广泛应用
10，Vector中的参数真的能够很好的表达信息吗？数学原理及工程实践
11，TextCNN架构设计解析
12，CNN-rand数学原理及工程实现
13，CNN-static数学原理及工程实现
14，CNN-non-static数学原理及工程实现
15，CNN-