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BERT-of-Theseus
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最近了解到一种称为"BERT-of-Theseus"的BERT模型压缩方法，源自论文《BERT-of-Theseus: Compressing BERT by Progressive Module Replacing》。这是一种以"可替换性"为出发点所构建的模型压缩方案，相比常规的剪枝、蒸馏等手段，它整个流程显得更为优雅、简洁。本文将对该方法做一个简要的介绍，并给出一个简单的Pytorch实现
mathor
2021-06-08
639
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Neural Machine Translation 论文阅读
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这是2015年发表在ICLR上的论文，也是NLP中Attention机制的开山之作，Attention机制是为了解决一般的RNN Encoder-Decoder对长句子表现不佳的问题而设计的。从论文题目中我们可以看到，作者希望通过Attention机制将输入句子input和输出句子output进行"对齐"（SMT中也有所谓的词对齐模型）。但是，由于不同语言的句法语法结构千差万别，想将源句子与翻译句子严格的对齐是很困难的，所以这里的对齐实际上是软对齐（soft-alignment），也就是不必将源句子显式分割，因而又被形象地称为注意力机制（Attention Mechanism）
mathor
2020-03-17
728
0
Softmax
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上图中假设有三个输出，分别是2.0，1.0和0.1，如果将数值转换成概率的话，我们希望概率最大的值作为预测的label。即我们希望将最大值2.0所对应的索引作为相应的label输出，那么如何作为probilities输出呢？
mathor
2019-12-31
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