引言 本文的主题是自然语言处理中的预训练过程，会大致说下NLP中的预训练技术是一步一步如何发展到Bert模型的，从中可以很自然地看到Bert的思路是如何逐渐形成的，Bert的历史沿革是什么，继承了什么...本文概要 1 Word Embedding 2 Word Embedding 到 ELMO 3 Word Embedding 到 GPT 4 Bert 诞生 正文开始 1 Word Embedding...Bert。...其实Bert怎么做的？Bert就是这么做的。从这里可以看到方法间的继承关系。...把单词对应的三个embedding叠加，就形成了Bert的输入。 ? 对 于Bert在预训练的输出部分如何组织，可以参考上图的注释。 ?
文：涅生 编：兔子酱 你有尝试从 BERT 提取编码后的 sentence embedding 吗？...为什么BERT的句子Embeddings表现弱？ 由于Reimers等人之前已实验证明 context embeddings 取平均要优于[CLS] token的embedding。...的embedding， 表示 的word embedding。...进一步，由于将 embedding 正则化到单位超球面时，两个向量的点积等价于它们的cosine 相似度，我们便可以将BERT句子表示的相似度简化为文本表示的相似度，即 。...为了解决上述存在的问题，作者提出了一种将BERT embedding空间映射到一个标准高斯隐空间的方法（如下图所示），并称之为“BERT-flow”。
作者 | 财神Childe 转载自CSDN博客 文章目录 NLP Word Embedding RNN/LSTM/GRU seq2seq Contextual Word Embedding transformer...NLP一枝独秀，本文将为大家层层剖析bert。...我们会从one-hot、word embedding、rnn、seq2seq、transformer一步步逼近bert，这些是我们理解bert的基础。...contextual word embedding:无监督的上下文的表示，这种无监督的学习是考虑上下文的，比如ELMo、OpenAI GPT、BERT都是上下文相关的词的表示方法。...bert bert从这几方面做了改进： Masked LM NSP Multi-task Learning Encoder again bert为什么更好呢？
但是word embedding与graph embedding的共现关系所代表的含义并不相同： word embedding中的共现关系，即LM，代表的是一种序列共现关系，上下文 等包含了一些话题...但是由于边的有向/无向以及边的权重使得graph embedding与word embedding的算法上又有了很大的不同。...那么自然地，不同的graph embedding方法的一个主要区别是对图中顶点之间的相似度的定义（与边的方向以及权重有关）不同，这一点就不难理解。 算法 ?...img node2vec node2vec是一种综合考虑DFS邻域和BFS邻域的graph embedding方法。...这里是说一个顶点作为源顶点和作为近邻顶点的时候共享同一套embedding向量。
article/details/76017528 网络表示学习相关资料 https://blog.csdn.net/u013527419/article/details/74853633 NE(Network Embedding...LINE(Large scale information network embedding) https://arxiv.org/pdf/1503.03578.pdf https://blog.csdn.net...General Framework for Content-enhanced Network Representation Learning) 问题 同时利用网络结构特征和文本特征来学习网络中节点的embedding
本文的主题是自然语言处理中的预训练过程，会大致说下 NLP 中的预训练技术是一步一步如何发展到 Bert 模型的，从中可以很自然地看到 Bert 的思路是如何逐渐形成的，Bert 的历史沿革是什么，继承了什么...▌Bert 的诞生 ? 我们经过跋山涉水，终于到了目的地 Bert 模型了。...其实 Bert 怎么做的？Bert 就是这么做的。从这里可以看到方法间的继承关系。...其实 Bert 本身的效果好和普适性强才是最大的亮点。 ? 那么 Bert 本身在模型和方法角度有什么创新呢？...把单词对应的三个 embedding 叠加，就形成了 Bert 的输入。 ? 至于 Bert 在预训练的输出部分如何组织，可以参考上图的注释。 ?
本文的主题是自然语言处理中的预训练过程，会大致说下 NLP 中的预训练技术是一步一步如何发展到 Bert 模型的，从中可以很自然地看到 Bert 的思路是如何逐渐形成的，Bert 的历史沿革是什么，继承了什么...▌Bert 的诞生 我们经过跋山涉水，终于到了目的地 Bert 模型了。 Bert 采用和 GPT 完全相同的两阶段模型，首先是语言模型预训练；其次是使用 Fine-Tuning 模式解决下游任务。...当然这是我自己的改造，Bert 没这么做。那么 Bert 是怎么做的呢？我们前面不是提过 Word2Vec 吗？...其实 Bert 怎么做的？Bert 就是这么做的。从这里可以看到方法间的继承关系。...把单词对应的三个 embedding 叠加，就形成了 Bert 的输入。 至于 Bert 在预训练的输出部分如何组织，可以参考上图的注释。
Embedding是什么 嵌入是将正整数（索引值）转换为固定尺寸的稠密向量。这句话来着keras文档中对embedding层的解释，非常概括，不太容易理解，但确实概括了要干的事情。...Embedding是如何实现的 通过Embedding层实现，embedding层可以看作是一张从索引映射到稠密向量的查找表，当使用embedding层的时候，embedding层和神经网络其他层一样...根据你的训练任务，embedding层通过反向传播逐渐调整。 embedding层的具体结构即全连接网络，输入为整数索引，隐含层是embedding的维度，隐含层的权重就是词嵌入。...embedding_dim=16 model = Sequential([ vectorize_layer, Embedding(vocab_size, embedding_dim, name...Embedding在输入数据没有较好的数据表示时，能将输入数据根据下游任务转化为可学习的高维度向量表示，比如输入的为单词、图片或者输入的为空间位置等。
“万物皆可Embedding” 现实生活或者比赛中，我们会经常见到表格数据，其中包含了各种类别特征。...有2点需要改进： 1、对每一个类别特征构建一个embedding层。对embedding层进行拼接。...2、训练网络，得到训练后的embedding层的输出作为类别特征one-hot的替换，这样的embedding的输出更精确。...作者探索了embedding和度量空间之间的联系，试图从数学层面深入探讨embedding的作用。...=(output_dim,))(embedding) inputs.append(cate_input) embeddings.append(embedding)
Embedding 层：一个从权重矩阵中抽取单词ID对应行(向量)的层。 使用 params 和 grads 作为成员变量，params中保存要学习的参数，grads中保存梯度。...将原来CBOW模型中输入侧的 MatMul 层换成 Embedding 层，减少内存使用量，避免不必要的矩阵计算。...class Embedding: def __init__(self, W): self.params = [W] self.grads = [np.zeros_like(W)] self.idx =
因此，讨论如何在不过多的损失BERT性能的条件下，对BERT进行模型压缩，是一个非常有现实意义的问题。 本文先介绍模型压缩的概念及常见方法；随后，对目前出现的BERT剪枝的技术做一个整体的介绍。...，这导致几乎没有BERT或者 BERT-Large 模型可直接在GPU及智能手机上应用，因此模型压缩方法对于BERT的未来的应用前景非常有价值。...下面介绍一些BERT模型压缩的工作，可作参考。 (1) BERT剪枝 去掉BERT中不必要的部分，剪枝的内容包括权重大小剪枝、注意力剪枝、网络层以及其他部分的剪枝等。...BERT模型包括输入层（嵌入层），self-attention层，feed-forward等，针对BERT系列模型的结构，可采取的剪枝策略如下： 1）减少层数 在BERT模型的应用中，我们一般取第12层的...[1] Q8BERT: Quantized 8Bit BERT [2] Q-BERT: Hessian Based Ultra Low Precision Quantization of BERT 总结
_bert_config.hidden_size if config.embedding_size is None else config.embedding_size) if..._bert_config), embedding_size=(None if config.untied_generator_embeddings..._build_transformer( masked_inputs, is_training, embedding_size=embedding_size) mlm_output...文中尝试了3中方法，不共享参数，共享embedding和共享所有参数，从效果来看共享所有参数的效果是最优的，但是这也意味着生成器和分辨器要一样大，这真的有必要吗？...因此文中所采用的是共享embedding的方法。 2.
、GPT、BERT、XLNet、ALBERT等动态的预训练模型延伸。...具体可参考《深入浅出Embedding》一书第6章。 BERT BERT预训练模型很好的解决了并发以及大规模训练语料库下的性能问题。...BERT的整体架构如图所示，它采用了Transformer中的Encoder部分。...Trm指Transformer的Encoder模块，如下所示： BERT更擅长处理自然语言理解任务（NLU），使用上下文预测单词。...BERT采用MLM，而GPT系列采用LM，它们各有优势，都在很多领域取得很好的效果。
NLP word embedding 概述 依稀记得去年数据挖掘课有讲过这个概念，年轻不懂事，没认真听，只能现在补课 对于自然语言处理其实目前涉及的比较少，但是如果是临床大夫可能就比较多了，比较经典的例子就是电子病例的挖掘...什么是embedding？...，简单的说embedding就是将一个词用一个低维的向量来表示，这个使用低维向量表示高维世界物体的想法跟傅里叶变化有着异曲同工之秒。...通俗的讲从另一个世界看这个世界 word embedding 的优点 降低参数的数量，和one-hot相比 通用性强 词与词之间存在关联 两种主流算法 Word2vec word2vec是谷歌研发的算法...，这个算法的提出，让embedding方法得到了广泛的使用 Global Vectors for Word Representation(GloVe) 结束语 word2vec的算法原理很复杂，整不明白
embedding_lookup import tensorflow as tf embedding = tf.get_variable("embedding", initializer=tf.ones...(shape=[10, 5])) look_uop = tf.nn.embedding_lookup(embedding, [1, 2, 3, 4]) # embedding_lookup就像是给 其它行的变量加上了...= tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1) #梯度的计算和更新依旧和之前一样，没有需要注意的 gradients = tf.gradients(z, xs=[embedding...]) train = opt.apply_gradients([(gradients[0],embedding)]) #print(gradients[4]) with tf.Session() as...sess: tf.global_variables_initializer().run() print(sess.run(train)) print(sess.run(embedding
我们在后续的文章中将基于这个原则探讨 Embedding 向量。隐藏层的概念对理解向量搜索至关重要。...语言模型 Embedding 我们在上面例子中看到的隐藏层有效地将已经输入到 RNN 的所有内容（所有 Token）进行编码。...换句话说，h 编码了输入序列的语义，而由 h 定义的有序浮点值集合就是 Embedding 向量，简称为 Embedding。 这些向量表示广泛构成了向量搜索和向量数据库的基础。...尽管当今自然语言的 Embedding 是由另一类称为 Transformer 的机器学习模型生成的，而不是 RNN，但本质概念基本相同：将文本内容编码为计算机可理解的 Embedding 向量。...我们将在下一篇博客文章中详细讨论如何使用 Embedding 向量。 04. 总结 我们在 PyTorch 中实现了一个简单的循环神经网络，并简要介绍了语言模型Embedding。
BERT简介 毫不夸张的讲，谷歌AI实验室的BERT深刻影响了NLP的格局。 ?...什么是BERT？ 你一定听说过BERT，也知道了它是多么不可思议以致改变了NLP的领域格局，但BERT究竟是什么？...干货讲解 深入BERT，理解为什么BERT建立的语言模型如此有效。 1. BERT的结构 BERT架构建立在Transformer之上。...服务器的IP地址") # 获取嵌入 embedding = bc.encode(["I love data science and analytics vidhya."]) # 对返回的嵌入形状进行确认...，应该是1x768 print(embedding.shape) IP地址是BERT服务器或云平台的IP; 如果是本机服务器的话不需要填写IP 由于该句被BERT架构中的768个隐藏单元表示，最终返回的嵌入形状是
)embedding table为每个类别特征分配一个embedding。...接着通过一个可学习的线性变换矩阵（说白了就是embedding table，可以看作一层神经网络，但没有bias项）得到对应的embedding表示： 优点：简单 缺点：embedding table...接着还是通过embedding table得到embedding表示： 。 优点：能有效缓解One-hot Full Embedding方式的内存问题。 缺点：只要是哈希，就会有「冲突」！...下图是One-hot Embedding与DHE的整体区别： 可以看到： One-hot Embedding的编码阶段将特征表示为one-hot的稀疏向量，解码阶段通过巨大的embedding look-up...): 本文提出的DHE方法，embedding network中的参数变化会影响所有特征的embedding结果。
我们在做推荐系统的时候，所有离散特征(连续值也可以分桶处理)都给embedding了，nlp中也一样，每个单词，每个字，每个标点，都可以做embedding。...那么问题来了，推荐系统的学习目标是点击率，那nlp中学词embedding的目标是啥？上文我们提到计数(上下文单词做BOW)的方法，生成每个词的稠密向量 。这种方法虽然不需要设定任何目标，但是靠谱吗？...关于复现 embeddings = tf.Variable(tf.random_uniform(shape=(vocabulary_size, embedding_size), minval=-...), stddev=1.0 / math.sqrt(embedding_size))) softmax_biases = tf.constant(np.zeros(shape=(vocabulary_size...虽然BERT现在秒天秒地，并不意味着w2v这些经典的算法我们不用去学习了，这些算法的思想，很多是可以借鉴的。
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