基于Transformer模型的自然语言处理新进展

在最近的自然语言处理领域中,Transformer模型作为一种革命性的结构,已经引领了许多技术进步。本文将探讨基于Transformer模型的自然语言处理新进展,并展示一些相关的代码示例。 Transformer模型简介 Transformer模型是由Vaswani等人在2017年提出的,通过完全抛...

Transformer架构为何能统治NLP领域?

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达摩院NLP(自然语言处理)技术和应用

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达摩院自然语言处理NLP技术和应用

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Transformer 自然语言处理(四)

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Transformer 自然语言处理(三)

Transformer 自然语言处理(三)

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Transformer 自然语言处理(二)

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Transformer 自然语言处理(一)

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【机器学习】Transformer:自然语言处理的巅峰之作

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  自然语言处理领域自从引入Transformer模型以来,经历了一场技术革命。Transformer不仅仅是一个模型,更是一种范式的颠覆,为自然语言处理技术的进步开创了新的时代。本文将深入剖析Transforme...

全领域涨点 | Transformer携Evolving Attention在CV与NLP领域全面涨点(文末送书)(二)

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4. 实验4.1 图像分类如表1所示,AA-ResNet的表现始终明显优于相应的ResNet。在AAResNet-34、-50、-101和-152的基础上,EA-AA-ResNets的Top-1准确率分别提高了1.21%、0.67%、0.80%和0.67%。4.2 自然语言理解BERT-style模...

全领域涨点 | Transformer携Evolving Attention在CV与NLP领域全面涨点(文末送书)(一)

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1 摘要Transformer是一种普遍存在于自然语言处理的模型,近期在计算机视觉领域引起了广泛关注。而Attention map主要用来编码input tokens之间的依赖关系,其对于一个Transformer模型来说是必不可少的。然而,它们在每一层都是独立学习的,有时无法捕获精确的模式。因此在...

NeurIPS 2022 | Meta 提出二值transformer网络BiT,刷新NLP网络压缩极限

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神经网络压缩一直被视为机器学习模型从实验室走向工业应用中的不可或缺的一步,而量化 (quantization) 又是神经网络压缩中最常用的方法之一。今天这篇 NeurIPS 论文 BiT 从实验和理论验证了极端压缩情况下的 1-bit 的 BERT 网络也能在自然语言处理的分类数据集 GLUE 上取...

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