Bert详解(1)---从WE、ELMO、GPT到BERT

时间 2020-12-30

原文原文链接

1. 计算机视觉中的预训练我们设计好网络结构以后，对于图像来说一般是CNN的多层叠加网络结构，可以先用某个训练集合比如训练集合A或者训练集合B对这个网络进行预先训练，在A任务上或者B任务上学会网络参数，然后存起来以备后用。假设我们面临第三个任务C，网络结构采取相同的网络结构，在比较浅的几层CNN结构，网络参数初始化的时候可以加载A任务或者B任务学习好的参数，其它CNN高层参数仍然随机初始化。之后

>>阅读原文<<

1. ELMO、BERT、ERNIE、GPT
2. ELMO/GPT/BERT/ERNIE
3. ELMO,GPT &BERT
4. ELMO BERT GPT
5. BERT,ELMO,GPT
6. 【NLP】ELMo vs GPT vs BERT
7. 李宏毅-ELMO, BERT, GPT
8. 李宏毅-ELMO, BERT, GPT讲解笔记
9. 【李宏毅2020 ML/DL】P25 ELMO, BERT, GPT
10. ELMO/BERT/ERNIE/GPT简单概述
更多相关文章...
• 免费ARP详解 - TCP/IP教程
• *.hbm.xml映射文件详解 - Hibernate教程
• Flink 数据传输及反压详解
• 为了进字节跳动，我精选了29道Java经典算法题，带详细讲解