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ELECTRA模型是对BERT的一次改进，该改进主要体现在对样本的使用效率上。具体实现方式，是引入了比较像GAN的一种架构——首先，使用一个较小的generator（生成器）将随机mask掉的token再预测出来，然后再将重新修复后的句子交给...
ELECTRA是斯坦福SAIL实验室ChristopherManning组的一项工作，解读文章作者介绍说，这是自BERT推出以来见过最赞的改进。这篇解读文章在知乎上得到了邱锡鹏等500多人点赞，大家纷纷留言感叹模型的精妙设计。
作为一种新的文本预训练模型，ELECTRA新颖的设计思路、更少的计算资源消耗和更少的参数，迅速引起了大批关注者。特别是在去年11月ICLR2020论文接收出炉后，曾引起NLP圈内不小的轰…
论文《BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding》以下陆续介绍bert及其变体2，ELECTRA再介绍一个参数少，训练快，性能好的ELECTRA。来自论文《ELECTRA:PRE-TRAININGTEXTENCODERSAS
Transformer代码解读（Pytorch）本文是对transformer源代码的一点总结。原文在《Pytorch编写完整的Transformer》本文涉及的jupternotebook在Pytorch编写完整的Transformer在阅读完2.2-图解transformer之后，希望大家能对transformer各个模块的设计和计算有一个形象的认识，本小节我们基于pytorch来实现一个Transformer，帮助...
1概述全称：MaskedSequencetoSequencePre-trainingforLanguageGeneration一种新的Pre-trainseq2seq任务的方法。MASS对句子随机屏蔽一个长度为k的连续片段，然后通过编码器-注意力-器模型预测生成该片…
谷歌借助ELECTRA实现更高效的NLP模型预训练.KevinClark.平川.赵钰莹.2020年3月27日.AIAIConGoogle.最近，在语言预训练方面的进展使自然语言处理领域取得了巨大进展，这得益于BERT、RoBERTa、XLNet、ALBERT和T5等最先进的模型。.尽管这些方法在设计上有所不同...
2018-04-13.2018-04-1302:27:21.阅读7660.【导读】专知内容组整理了最近七篇条件随机场（ConditionalRandomField）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看!1.DeepNeuralNetworksInFullyConnectedCRFForImageLabelingWithSocialNetworkMetadata（结合社交网络元数据的图像标…
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