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深入理解深度学习——BERT(Bidirectional Encoder Representations fr

分类目录:《深入理解深度学习》总目录 BERT是由堆叠的Transformer Encoder层组成核心网络,辅以词编码和位置编码而成的。BERT的网络形态与GPT非常相似。简化版本的ELMo、GPT和BERT的网络结构如下图所示。图中的“Trm”表示Transformer Block,即基于Transformer的特征提取器。 ELMo使用自左向右编码和自右向左编码的两个LSTM网络,分别以 P ( w i ∣ w 1 , w 继续阅读

httpUtil使用

1.httputil工具类 import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; import java.net.URLDecoder; import java.net.URLEncoder; import java.util.HashMap; import java. 继续阅读

《自然语言处理》第二次实验:机器翻译(Seq2Seq中英文翻译实验)

文章目录 任务一:按照实验手册进行Seq2Seq中英文翻译实验步骤 1 进入ModelArts开发环境步骤 2 下载自然语言处理包步骤 3 上传实验数据步骤 4 进入Notebook实验环境步骤 1 导入实验所需的第三方模块步骤 2 设置运行环境步骤 3 查看数据内容步骤 4 定义数据预处理函数步骤 5 获得mindrecord文件步骤 6 超参数设置步骤 7 定义读取mindrecord函数步骤 8 定义GRU单元步骤 9 定义Encoder步骤 10 定义Decoder步骤 11 定义 继续阅读