CTC损失函数 Transformer用的

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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43886056/article/details/107960402

本文探讨了BERT模型在自然语言处理中的NSP任务中如何利用CTC损失函数，并介绍了BERT在语句对分类、单语句情感分析、QA和序列标注任务中的扩展应用。重点讲解了BERT的[CLS]特征及添加自定义输出层进行任务定制的方法。

CTC损失函数  Transformer用的

https://zhuanlan.zhihu.com/p/42719047

下面这篇论文中提到的

BERT应用的四个场景：

语句对分类，如语句相似度任务，语句蕴含判断等
单语句分类，如情感分类
QA任务，如阅读理解，将question和document构建为语句对，输出start和end的位置即可
序列标注，如NER，从每个位置得到类别即可。
  对于NSP任务来说，其条件概率表示为P = s o f t m a x ( C W T ) P=softmax(CW^T)P=softmax(CW 
T
 )，其中C CC是BERT输出中的[CLS]符号，W WW是可学习的权值矩阵。对于其它任务来说，可以根据BERT的输出信息作出对应的预测，在BERT的基础上再添加一个输出层便可以完成对特定任务的微调。


  其中Tok表示不同的Token，E EE表示嵌入向量，T i T_iT 
i
​
 表示第i ii个Token在经过BERT处理之后得到的特征向量。

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Transformer大模型实战 最终损失函数
AI架构师小马
06-09 473
1.背景介绍 Transformer模型自从2017年被提出以来，已经成为了自然语言处理领域的重要基石。这个模型以其独特的自注意力机制和编码器-解码器架构，打破了传统的序列处理模型的限制，实现了在各种任务上的优异性能。然而，对于大规模的Transformer模型，如何设计和优化损失函数，使得模型能够更好地学习和表达数据的复杂模式，是一个重要而具有挑战性
自然语言处理之语音识别：Deep Neural Networks (DNN)与CTC损失函数
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语音识别（Speech Recognition）是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术。语音识别技术的应用包括语音输入、语音搜索、语音控制、语音转文字等。语音识别技术主要分为三个部分：特征提取、模型训练和解码。特征提取：将语音信号转换为计算机可以处理的特征向量，常用的特征有Mel频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。模型训练：使用训练数据集训练模型，模型可以是基于统计的模型，如隐马尔可夫模型（HMM），也可以是基于深度学习的模型，如深度神经网络（DNN）。解码。
损失函数 - Transformer教程
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损失函数在Transformer模型的训练中起着至关重要的作用。本文详细介绍了损失函数的定义、类型及其在Transformer中的具体应用，如语言建模、机器翻译和序列生成任务。通过合理选择和使用损失函数，可以有效提升模型的预测效果，指导模型优化。
【Transformer】损失函数-交叉熵损失
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交叉熵损失用于衡量模型的预测分布与真实分布之间的差异。−∑i1Nyilog⁡pi−i1∑N​yi​logpi​NNN) 是目标词汇的总数；yiy_iyi​) 是目标序列中每个词的真实标签；pip_ipi​) 是模型对每个词的预测概率。对于每个时间步，交叉熵损失会根据模型的预测概率与真实标签的匹配程度计算损失值，并将所有时间步的损失求和，得出序列的整体损失。
CTC损失：序列学习的关键技术
最新发布
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10-09 688
CTC（Connectionist Temporal Classification，连接时序分类）损失是一种专门为序列学习任务设计的损失函数，由Alex Graves等人在2006年提出。它主要解决了以下核心问题：传统方法需要精确的帧级对齐标注，而CTC损失通过巧妙的算法设计，只需要输入序列和对应的输出序列即可进行训练，无需对齐信息。
Transformer 模型介绍（六）——残差连接、线性层与损失函数
金陵城中夜将沉的博客
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残差连接的核心思想是跳跃连接，即直接将某一层的输入x加上其输出f(x)，并作为该层的最终输出。这样，即使网络变得非常深，网络的效果也不会比浅层网络差简言之，残差连接通过保持信息流动，使得网络更容易训练，并能在深层网络中保持较好的性能这种结构的优势在于，它能够帮助网络保持稳定的梯度流动，避免深层网络的退化问题。
语音论文阅读(基于Transformer的在线CTC/Attention 端到端语音识别架构)
暮木的博客
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论文: TRANSFORMER-BASED ONLINE CTC/ATTENTION END-TO-END SPEECH RECOGNITION ARCHITECTURE 摘要 最近，Transformer在自动语音识别领域获的了成功。为在线语音识别部署端到端模型是一种挑战，提出在线基于Transformer的CTC/Attention ASR体系结构，该体系包含自我编码器(SAE），截断注意力(MTA),和自我注意力解码器(SAD），我们根据科大的普通话ASR基准评估了在线...
自然语言处理之语音识别：Recurrent Neural Networks (RNN)与CTC损失函数
zhubeibei168的博客
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通过上述步骤，我们可以构建和训练一个用于语音识别的RNN模型，并使用CTC损失函数来优化模型性能。预处理步骤确保了音频信号被转换为适合神经网络处理的特征向量，而模型构建和训练则利用了RNN捕捉序列数据中时间依赖关系的能力。性能评估则帮助我们了解模型在实际应用中的表现，从而进行进一步的优化。
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深入浅出CTC loss
PyTorch损失函数高级应用：自定义损失函数的实现
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MASKED PRE-TRAINED ENCODER BASE ON JOINT CTC-TRANSFORMER
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Transformer——Q121 推导交叉熵损失与极大似然估计的等价性证明
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【1】https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45875127/article/details/108572928 【2】https://zhuanlan.zhihu.com/p/253395821 【3】https://www.zhihu.com/question/347366108/answer/835047041 此篇文章是基于以上文章的理论理解也无实践经验，仅供自己学习参考和笔记 一、根据【1】的总结：语言翻译模型主要分为3类： （1）基于RNN的模型，（2）基于RN..
Transformer原理与代码精讲（TensorFlow）
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Transformer发轫于NLP（自然语言处理），并跨界应用到CV（计算机视觉）领域。目前已成为深度学习的新范式，影响力和应用前景巨大。 本课程对Transformer的原理和TensorFlow 2代码进行精讲，来帮助大家掌握其详细原理和具体实现。 原理精讲部分包括：注意力机制和自注意力机制、Transformer的架构概述、Encoder的多头注意力（Multi-Head Attention）、Encoder的位置编码（Positional Encoding）、残差链接（Residual Connection）、层规范化（Layer Normalization）、FFN（Feed Forward Network）、Transformer的训练及性能、Transformer的机器翻译工作流程。  代码精讲部分使用Jupyter Notebook对Transformer的TensorFlow 2实现代码进行逐行解读，包括：安装TensorFlow、Transformer的数据集加载与预处理代码解读、Transformer的位置编码与多头注意力代码解读、Transformer的Transformer类代码解读、Transformer的优化器与损失函数代码解读、Transformer的训练代码解读、Transformer的推理与权重保存代码解读。相关课程： 《Transformer原理与代码精讲（PyTorch）》https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/36697《Transformer原理与代码精讲（TensorFlow）》https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/36699《ViT（Vision Transformer）原理与代码精讲》https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/36719《DETR原理与代码精讲》https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/36768《Swin Transformer实战目标检测：训练自己的数据集》https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/36585《Swin Transformer实战实例分割：训练自己的数据集》https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/36586《Swin Transformer原理与代码精讲》 https://download.youkuaiyun.com/course/detail/37045
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