3行代码就能可视化Transformer的奥义

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报道丨极市平台极市导读可视化对于Transformer的模型调试.验证等过程都非常重要,FAIR的研究者开源了一种Transformer可视化新方法,能针对不同类呈现不同且准确的效果. >& ...

摘要 : 提出将Transformer模型应用于中文文本自动校对领域.Transformer模型与传统的基于概率.统计.规则或引入BiLSTM的Seq2Seq模型不同,该深度学习模型通过对Se ...

前面介绍过Transformer作为一种特征抽取器的强大之处.那么,它有没有弱点呢?能不能改进呢? 本文介绍Transformer的改进版,TransformerXL.看看它用了什么方法,改进了Tra ...

| 作者:朱勇椿 | 单位:中国科学院大学 | 研究方向:跨域推荐.多任务学习在真实场景的推荐系统中,通常会使用所有数据来训练推荐模型,学到的user embedding可以表示用户的兴趣偏好.但是 ...

译者:张贤,哈尔滨工程大学,Datawhale原创作者本文约4000字,建议阅读11分钟审稿人:Jepson,Datawhale成员,毕业于中国科学院,目前在腾讯从事推荐算法工作. 序列到序列(se ...

谷歌的BERT算法已经成为一种"统治它们的一种模式."BERT建立在两个关键概念的基础上,NLP的许多最新进展使用了这两个概念:(1)transformer 架构(2)无监督预训练 ...

使用 SAS Visual Analytics 和 Autodesk Forge 软件可以实现系统集成.在这个例子中,Autodesk Forge 被集成到SAS Visual Analytic ...

Transformer self-attention和position-wise FFN作为Transformer比较特殊的模块,这里只分析一下它们的复杂度,注意:这里的复杂度既包含时间,也包含空间. ...

一文读懂BERT(原理篇) 2018年的10月11日,Google发布的论文<Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Langua ...

各位好久不见,这段时间因工作项目加上家中大事,停更一段时间,细节略过不表. 本文针对Transformer进行重新梳理,针对其中要点附图详细讲解,按需取用! 1. Transformer架构解析首先 ...

Attention 机制由 Bengio 团队于 2014 年提出,并广泛应用在深度学习的各个领域.而 Google 提出的用于生成词向量的 Bert 在 NLP 的 11 项任务中取得了效果的大幅提 ...

来自:专知摘要 Transformers 在自然语言处理.计算机视觉和音频处理等许多人工智能领域都取得了巨大的成功.因此,自然会引起学术界和工业界研究人员的极大兴趣.到目前为止,各种各样的Trans ...

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