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RSS订阅原创 论文学习笔记 - Character-Level Language Modeling with Deeper Self-Attention
1 相关工作 语言模型有word-level（词级）和character-level（字符级）等，word-level语言模型通常在词序列的基础上建模，而character-level语言模型通常是在字符序列的基础上建模。Word-level语言模型会遇到OOV（out of vocabulary）问题，即词不在词表中的情况，而character-level语言模型则不会出现此问题。2 ...
2019-12-22 15:16:59
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原创 论文学习笔记 - Language Models with Transformers
1 相关工作语言模型主要是基于RNN和Transformer两种。在Transformer提出以前，RNN及其相关变体如LSTM等，一直是语言建模方面的中流砥柱。而Transformer的出现改变了这一状况。Transformer由于没有循环结构，在处理文本这类序列数据时要比循环结构的RNN高效。2 解决问题但是随着NLP的发展，模型容量越来越大，层越来越深，参数越来越多，要训练一个优...
2019-06-30 16:26:31
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原创 论文学习笔记-t-SNE-1
在机器学习任务中，通常情况下，数据具有很高的维度，直接展示数据的分布情况很困难，可通过统计分析数据的分布情况来了解数据。统计分析概率分布固然好，也仅仅是个抽象的表示，始终不能对数据有个直观的认识。数据可视化通过降维，在低维空间直观展示数据，大大促进对数据的认识。t-SNE（t-Distribution Stochastic Neighbor Embedding）是在SNE（Stochastic...
2019-06-02 17:06:55
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原创 论文学习笔记-Batch Normalization-1
Batch normalization对数据进行标准化，标准化之后数据的均值为0，方差为1。Batch normalization是解决神经网络中的内部单元的internal covariate shift问题。 Internal covariate shift，由于网络参数变化，输入变化等原因，造成网络内部状态发生偏移，导致激活函数的输入在饱和区域，或者激活函数关于其输入的导数接近于0...
2019-04-27 15:15:02
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原创 论文学习笔记 - BIRNＮ - 1
单向RNN（forward和backward）只利用了序列数据其中一个方向的信息（left-to-right或者right-to-left），信息量不够，在很多任务中往往达不到性能要求。要想提高模型性能就要尽可能多的利用数据信息，该如何利用序列两个方向上的信息？至少有2种方式可以利用序列数据两个方向上的信息，一是merge两个不同方向的RNN，二是BiRNN。Merge Merge是...
2019-04-14 11:11:29
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原创 论文学习笔记 - BERT - 1
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种自然语言表示模型。BERT是基于上下文信息的深度双向表示模型，通过预训练，可得到文本的深度双向表示。BERT网络结构BERT的模型结构图如下。BERT的每一层都利用了文本预料的上下文信息。其基本结构是Transformer，将其深度堆叠，通过类似全连接网络...
2019-03-16 11:38:29
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空空如也
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