Публикации по теме 'transformers'
Позиционная сеть прямой связи для позиционных вложений в трансформаторы
Позиционно-упреждающая сеть имеет следующие преимущества по сравнению с обычными позиционными вложениями в трансформаторах:
Моделирование длинных последовательностей . Сеть с прямой связью по положению позволяет модели эффективно собирать информацию о местоположении, предоставляя обучаемое сопоставление индекса положения с непрерывным представлением. Это имеет решающее значение для моделирования долгосрочных зависимостей в последовательности. Обобщение до невидимых позиций . Сети с..
Объяснение документов 08: DeBERTa
DeBERTa (BERT с улучшенным декодированием и распутанным вниманием) улучшает модели BERT и RoBERTa, используя два новых метода.
Первый — это механизм распутанного внимания, в котором каждое слово представлено с помощью двух векторов, которые кодируют его содержимое и позицию соответственно, а весовые коэффициенты внимания среди слов вычисляются с использованием распутанных матриц их содержания и относительных позиций соответственно. Во-вторых, усовершенствованный декодер маски..
Дорожная карта НЛП для машинного обучения
Обработка естественного языка (NLP) — это решение на основе искусственного интеллекта, которое помогает компьютерам понимать, интерпретировать и манипулировать человеческим языком. НЛП имеет несколько практических вариантов использования, таких как машинный перевод, диалоговые боты ИИ, оценка резюме, обнаружение мошенничества и т. д. НЛП использует концепции токенизации, распознавания сущностей, встраивания слов, тематического моделирования, трансферного обучения для создания систем на..
Внимание - это все, что вам нужно
Трансформаторы и механизм внимания произвели революцию в области обработки естественного языка (NLP) и привели к значительным улучшениям в таких задачах, как моделирование языка, машинный перевод и классификация текста. Модель трансформатора, представленная в 2017 году Васвани и др., заменила традиционную архитектуру рекуррентных нейронных сетей (RNN) механизмом самоконтроля, который позволяет более эффективно обрабатывать последовательные данные. Механизм внимания, который позволяет модели..
Визуальное семантическое сходство слова с предложением для создания титров: усвоенный урок
В этом сообщении в блоге я поделюсь с вами некоторыми знаниями и уроками, извлеченными из нашей недавней идеи исследования , которая должна работать в теории (т. е. BERT + GloVe), но на практике она не работает в нашем сценарии.
Недавний современный прогресс в предварительно обученных моделях зрения, языка и субтитров к изображениям в значительной степени зависит от длительного обучения на обильных данных. Однако эти улучшения точности зависят от длительных итераций обучения и наличия..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..