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6.5 Transformer模型
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长期以来,RNN、LSTM和GRUs在机器翻译等序列建模问题中发挥着重要作用,吸引了众多的学者在这个领域深耕细作,不断推动着RNN和Encoder-Decoder的技术向前发展。 RNN技术的特点是沿着序列的输入输出方向进行计算,t时刻的状态 依赖t-1时刻的状态 和t时刻的输入,这种依赖限制了模型的并行计算能力。 注意力机制成功解决了序列的长距离上下文依赖问题,但是基于RNN的注意力模型,整体上仍局限于RNN的并行计算能力。 Google智能语言团队于2017年发表的论文《Attention Is All You Need》,推出了Transformer模型(Vaswani, Shazeer et al. 2017)。Transformer完全采用注意力机制平衡输入与输出的依赖关系,尤其在支持并行计算方面效果显著,Transformer与传统的RNN相比,其革新是颠覆性的。 Transformer采用了多头自注意力(Multi-Head Attention)。自注意力(Self-Attention)又称内部注意力。Transformer模型包含编码和解码两部分,如图6.14所示,左半部分为编码器,负责将时刻t的输入序列(x1,...,xn)映射为序列z = (z1,...,zn),右半部分为解码器,负责将编码器输出的z映射为模型的输出序列(y1,...,ym),每一个时刻t的迭代都是自回归的,即总是基于之前的序列预测下一个序列。
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6.6 BERT模型
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6.11 用BERT微调模型预测
6.3 词向量
5.3 腾讯聊天数据集
5.12 模型结构与参数配置
5.14 模型训练过程
5.1 项目动力
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5.7 定义Transformer输入层编码
5.8 定义Transformer注意力机制
5.9 定义Transformer编码器
5.13 学习率动态调整
5.5 机器人项目初始化
7.12 EfficientNet模型定义
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7.1 数据集
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7.15 EfficientNet Noisy Student模型
1.16 Lasso回归模型