简介.XLNet是一个类似BERT的模型,但是它采用了通用的自回归预训练方法(AR模型),而基于DAE的Bert模型采用的则是降噪自动编码方法(AE模型),bert和AR模型的区别主要是在以下三方面:.1、假设:bert中一个序列中会被mask掉不超过15%的单词,但是在预训练时的...
简介.Transformer是GoogleBrain2017年提出的一种模型,它的编码能力超越了RNN,但是对于长距离依赖的建模能力依然不足。.为解决长距离依赖问题,GoogleBrain提出了Transformer-XL模型(XL是extralong的意思),不仅能够获取长距离依赖,而且解决了文本碎片化的问题...
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JustDoIT博客园首页新随笔联系订阅管理[ML]LightGBM论文理解简介lightGBM和XGBoost都是对GBDT模型的进化版本,原理上它和GBDT类似,也是采用损失函数的负梯度作为当前决策树的残差近似值,去拟合新的决策树...
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