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图解BERT模型：从零开始构建BERT

机器学习深度学习人工智能神经网络卷积神经网络

本文首先介绍BERT模型要做什么，即：模型的输入、输出分别是什么，以及模型的预训练任务是什么；然后，分析模型的内部结构，图解如何将模型的输入一步步地转化为模型输出；最后，我们在多个中/英文、不同规模的数据集上比较了BERT模型与现有方法的文本分类效果。 1. 模型的输入/输出 BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从名字中可以看出，BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Repre

2019-01-30

43.8K3

深度神经网络移动终端GPU加速实践

神经网络人工智能深度学习图像识别

我们尝试去工程化深度神经网络并最终落地，当中的一些实践经验通过本文记录下来。

2018-07-19

1.8K0

基于 TensorFlow 在手机端实现文档检测

tensorflow 卷积神经网络 opencv 神经网络机器学习

手机端运行卷积神经网络的一次实践 — 基于 TensorFlow 和 OpenCV 实现文档检测功能 1. 前言本文不是神经网络或机器学习的入门教学，而是通过一个真实的产品案例，展示了在手机客户端上运行一个神经网络的关键技术点在卷积神经网络适用的领域里，已经出现了一些很经典的图像分类网络，比如 VGG16/VGG19，Inception v1-v4 Net，ResNet 等，这些分类网络通常又都可以作为其他算法中的基础网络结构，尤其是 VGG 网络，被很多其他的算法借鉴，本文也会使用 VGG16 的基础

2018-03-23

1.6K0

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