图解 Attention（完整版）！ / 四六文摘

AI科技评论报道近些年来,深度学习已经成为处理NLP各种任务的主要方法.由于用图(graph)来表征文本可以更好的获取文本的结构信息,且随着火热的图神经网络的兴起,各种各样的NLP问题开始用图结构的 ...

摘要 : 提出将Transformer模型应用于中文文本自动校对领域.Transformer模型与传统的基于概率.统计.规则或引入BiLSTM的Seq2Seq模型不同,该深度学习模型通过对Se ...

本篇介绍深度学习在自然语言处理(NLP)中的应用,从词向量开始,到最新最强大的BERT等预训练模型,梗概性的介绍了深度学习近20年在NLP中的一些重大的进展. 作者&编辑 | 小Dream哥 ...

概述自然语言处理中的 Transformer 模型真正改变了我们处理文本数据的方式. Transformer 是最近自然语言处理发展的幕后推手,包括 Google 的 BERT. 了解 Tran ...

摘要神经网络的存储能力一直是一个大的缺陷,其存储主要体现在权重系数上,因此参数量一多,训练起来就十分困难.给神经网络设计一个外部关联存储器,能有效对神经网络的输入进行关联查询,并将查询的结果作为辅助 ...

来自:图与推荐今天为大家解读的是由京东硅谷研发中心首席科学家吴凌飞博士等研究者最新发表的GNN for NLP综述,几乎覆盖了围绕NLP任务的所有GNN相关技术,是迄今为止GNN for NLP领域 ...

一文读懂BERT(原理篇) 2018年的10月11日,Google发布的论文<Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Langua ...

译者:张贤,哈尔滨工程大学,Datawhale原创作者本文约4000字,建议阅读11分钟审稿人:Jepson,Datawhale成员,毕业于中国科学院,目前在腾讯从事推荐算法工作. 序列到序列(se ...

<易经>是汉族传统思想文化中自然哲学与人文实践的理论根源,是古代汉民族思想.智慧的结晶,被誉为"大道之源",是古代帝王之学,政治家.军事家.商家的必修之术.<易经 ...

为了让大家更好地掌握马世琦老师桩功的姿势要领,我们重新整理了马老的拳照,配以最简洁凝练的文字,精心制作了马老桩功第一式的图解说明:争取让每个人都能一看就懂,一学就会,请务必珍藏. 以上图文已将内家功法 ...

中国瓷器初创于商代,严格意义来说创烧于东汉,唐代时渐趋成熟,形成"南青北白"的瓷器体系,到宋代蓬勃发展.名窑辈出,传世精品纷纷涌现:在明清时工艺流程超越前代,瓷器发展达到巅峰之际. ...

古人曰:"熟读三字经,便可知天下事,通圣人礼." <三字经>自南宋以来,已有七百多年历史,共一千多字,可谓家喻户晓,脍炙人口.三字一句的韵文极易成诵,内容包括了中国传统 ...

流行的针织杂志提供的著名设计师的春季服装和配饰:

漂亮如雀羽-菠萝花桌垫-完整版真的很漂亮,惊艳.这幅图解画了挺长时间了,差不多一周了.没想到最后24圈,这么难,改了几次,都是中间有点不对,就要全部重新调整了49圈,很大了,稍微粗一点的线,估计很大个 ...

右点左点挑点撇点长横中横短横垂露竖悬针竖斜撇竖撇弯撇平撇正捺平捺反捺横折竖折撇折提竖提横折提竖钩斜钩弯钩卧钩横钩竖弯钩横折钩横撇撇点竖弯 ...

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