一文读懂逻辑回归

本文深入探讨了深度学习中的优化算法,包括基本的梯度下降法及其变种,详细解释了FTRL优化器的工作原理,并介绍了加权逻辑回归(weightedLR)的应用。同时,还讨论了因子分解机(FM)在特征组合中的作用以及在实际问题中的实现。链接提供了更多相关资源。

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Transformer是一种基于注意力机制(Attention Mechanism)的深度学习模型架构,最初由Vaswani等人在论文《Attention is All You Need》中提出。它彻底改变了自然语言处理领域的传统做法,并成为许多先进模型的基础框架。 ### Transformer的核心思想 传统的序列建模方法如RNN、LSTM存在训练速度慢、难以并行化的问题。而Transformer通过自注意力机制(Self-Attention),能够在一次前向传播过程中捕捉到输入序列的所有位置之间的依赖关系,从而解决了这些问题。 #### 主要组成部分包括: 1. **编码器(Encoder)** 编码器负责将输入序列转换成高维表示向量。每个编码层包含两个子模块:一个多头注意力机制(Multi-head Attention)和一个全连接网络(Feed Forward Network)。这两个子模块之间采用残差连接和归一化操作。 2. **解码器(Decoder)** 解码器接收来自编码器的信息以及自身的先前输出预测结果,逐步生成目标序列。其结构类似于编码器,但也加入了“掩码多头注意力”以防止当前位置看到未来的标记信息。 3. **自注意力机制(Self-Attention / Multi-head Attention)** 自注意力允许模型关注句子中的不同部分,在计算某个词的上下文时表示时赋予其他单词不同程度的重要性权重值。这种机制使得长距离依赖更容易被捕获。 4. **Positional Encoding (位置嵌入)** 因为Transformer抛弃了递归形式的设计,默认无法感知输入数据的位置顺序关系,所以引入了固定模式的位置编码来增加时间维度上的特征表达能力。 --- ### 为什么Transformers很重要? - 它们极大地提高了机器翻译等任务的质量; - 提供了一个高效的学习框架可以扩展至非常大的规模; - 成为了预训练通用语言表征的重要工具,例如BERT、GPT系列皆以此为基础构建而成;
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