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2023-08-06 00:28

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香港大学推荐算法

深度学习面经 - Attention、Transformer

一、简介Attention机制是一种用于加强神经网络在处理序列数据中关注重要部分的机制。在处理长序列时，RNN可能难以捕捉到序列中不同部分的重要程度，导致信息传递不够高效。而Attention机制允许网络根据当前输入和其他位置的信息，动态地调整各个位置的权重，使得模型可以有选择地关注不同部分的输入。Transformer是一种基于Attention机制的神经网络架构，由著名且经典的"Attention is All You Need"一文提出，广泛应用于自然语言处理和其他序列建模任务。与传统的RNN和CNN结构不同，Transformer完全基于Attention机制来处理...

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2023-06-06 14:32

阿里巴巴_算法工程师

深度学习进阶篇[4]：ALBERT、ELECTRA算法原理

深度学习进阶篇-预训练模型[4]：RoBERTa、SpanBERT、KBERT、ALBERT、ELECTRA算法原理模型结构应用场景区别等详解 1.SpanBERT: Improving Pre-training by Representing and Predicting Spans 1.1. SpanBERT的技术改进点 相比于BERT，SpanBERT主要是在预训练阶段进行了调整，如图1所示，具体包含以下几部分：   随机地Masking一段连续的token   增加了一项新的预训练任务：Span boundary Objective (SBO)   去掉了NSP任务    图1 Spa...

深度学习入门到进阶

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