@饅頭好不好 static的意思是被mask的那些token在訓(xùn)練中都是不變的，永遠(yuǎn)是那15%的token，dynamic mask是說(shuō)被mask的token在不同的訓(xùn)練階段是不同的
改進(jìn)版的RoBERTa到底改進(jìn)了什么？在XLNet全面超越Bert后沒(méi)多久，F(xiàn)acebook提出了RoBERTa（a Robustly Optimized BERT Pretraining Approach）。再...
@kakaymi 可以先把數(shù)據(jù)copy幾份，然后每一份都隨機(jī)mask，在不同的輪次使用不同的數(shù)據(jù)。即可。
改進(jìn)版的RoBERTa到底改進(jìn)了什么？在XLNet全面超越Bert后沒(méi)多久，F(xiàn)acebook提出了RoBERTa（a Robustly Optimized BERT Pretraining Approach）。再...
c++基礎(chǔ)知識(shí)部分 c++：淺拷貝、深拷貝當(dāng)對(duì)象存在指針類型的成員，不能用淺拷貝，否則拷貝對(duì)象指針類型數(shù)據(jù)改變，被拷貝對(duì)象的指針類型數(shù)據(jù)也會(huì)改變要用深拷貝，在復(fù)制構(gòu)造函數(shù)中定...
數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化分為三種：標(biāo)準(zhǔn)化、線性歸一化、非線性歸一化。 歸一化的作用有兩個(gè)：第一，加快運(yùn)算速度。第二，提高計(jì)算精度。 一般來(lái)說(shuō)，概率樹結(jié)構(gòu)的算法不需要進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化處理。尋找...
真省事
pip換源一行命令直接搞定首先打開cmd:輸入 直接一步到位，不用費(fèi)勁巴拉的創(chuàng)文件之類的。 然后貼幾個(gè)國(guó)內(nèi)源： 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/中國(guó)...
首先打開cmd:輸入 直接一步到位，不用費(fèi)勁巴拉的創(chuàng)文件之類的。 然后貼幾個(gè)國(guó)內(nèi)源： 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/中國(guó)...
http://www.algorithmdog.com/%E6%9C%B4%E7%B4%A0%E8%B4%9D%E5%8F%B6%E6%96%AF%E5%88%86%E7%B...
特點(diǎn)： 產(chǎn)生式模型:從統(tǒng)計(jì)的角度表示數(shù)據(jù)的分布情況，能夠反映同類數(shù)據(jù)本身的相似度，不關(guān)心判別邊界。 判別式模型：尋找不同類別之間的最優(yōu)分類面，反映的是異類數(shù)據(jù)之間的差異。 區(qū)...
對(duì)話系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路大致如下：(以下內(nèi)容摘自賈熹濱, 李讓, 胡長(zhǎng)建,等. 智能對(duì)話系統(tǒng)研究綜述[J]. 北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2017(9).) 自然語(yǔ)言理解(NLU)部分 自...
檢測(cè) Text instance level: Anchor-based methods EAST Region proposal methods R2CNN Compone...
滑窗（SW）：其基本原理就是采用不同大小和比例（寬高比）的窗口在整張圖片上以一定的步長(zhǎng)進(jìn)行滑動(dòng)，然后對(duì)這些窗口對(duì)應(yīng)的區(qū)域做圖像分類，這樣就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)整張圖片的檢測(cè)了。缺點(diǎn)：致...
C++ 是一種中級(jí)語(yǔ)言，它是由 Bjarne Stroustrup 于 1979 年在貝爾實(shí)驗(yàn)室開始設(shè)計(jì)開發(fā)的。C++ 進(jìn)一步擴(kuò)充和完善了 C 語(yǔ)言，是一種面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)...
English Corpus word2vec Pre-trained vectors trained on part of Google News dataset (abo...
前序，中序，后序遍歷：時(shí)間復(fù)雜度O(n)， 空間復(fù)雜度O(n)（遞歸本身占用stack空間或者用戶自定義的stack）DFS，BFS：時(shí)間復(fù)雜度O(n)，空間復(fù)雜度O(n)（...
引言 斯蒂文認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)有時(shí)候像嬰兒學(xué)習(xí)，特別是在物體識(shí)別上。比如嬰兒首先學(xué)會(huì)識(shí)別邊界和顏色，然后將這些信息用于識(shí)別形狀和圖形等更復(fù)雜的實(shí)體。比如在人臉識(shí)別上，他們學(xué)會(huì)從眼睛...
1、對(duì)Embedding因式分解（Factorized embedding parameterization） 在BERT中，詞embedding與encoder輸出的emb...
