深入BERT内核:用数学解密掩码语言模型的工作原理
传统语言模型有个天生缺陷——只能从左往右读，就像你现在读这段文字一样，一个词一个词往下看，完全不知道后面会出现什么。人类可不是这么学语言的。看到"被告被判_"，大脑会根据上下文直接联想到"有罪"或者"无罪"，这就是双向理解在起作用。 Google搞出来的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）终于让机器也有了这种能....
BERT模型基本理念、工作原理、配置讲解（图文解释）
一、BERT的基本理念BERT是Birdirectional Encoder Representation from Transformers的缩写，意为多Transformer的双向编码器表示法，它是由谷歌发布的先进的嵌入模型，BERT是自然语言处理领域的一个重大突破，它在许多自然语言处理任务中取得了突出的成果，比如问答任务，文本生成，句子分类等等，BERT成功的一个主要原因是，它是基于上下文....
深度学习进阶篇-预训练模型[3]：XLNet、BERT、GPT,ELMO的区别优缺点，模型框架、一些Trick、Transformer Encoder等原理详解
深度学习进阶篇-预训练模型[3]：XLNet、BERT、GPT,ELMO的区别优缺点，模型框架、一些Trick、Transformer Encoder等原理详解 1.XLNet：Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding 1.1. 从AR和AE模型到XLNet模型 自回归模型（Autoregressiv...
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Bert系列之——原理介绍
前言在开始Bert的学习之前，首先应该具备Transformer的基础，因为Bert就是基于Transformer的模型，如果还没有了解Transformer模型，可以查看我的上一篇文章链接: Transformer笔记.Bert详解Bert介绍：Bert是基于Transformer的模型，并且是一个迁移能力很强的通用语义表示模型，但是Bert只是运用了Transformer的Encoder部分....
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