Bert系列学习之Transformer（一）

时间 2021-01-06

标签 NLP 深度学习繁體版

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目录 1、BERT任务目标概述 2、传统解决方案遇到的问题 2.1 传统的RNN 2.2 传统的word2vec 3、注意力机制的作用 3.1 Transformer架构 3.2 Attention机制 3.3 self-attention 计算方法 4、Multi-head 的作用 5、堆叠多层Encoder 6、位置信息编码 7、LayerNorm 与残差连接 8、Transformer的D

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1. Transformer & Bert
2. Bert&transformer
3. 模型-深度学习-Seq2Seq、Attention、Transformer、BERT
4. Word2vec、Bert、Transformer
5. Transformer与BERT详解
6. Transformer与BERT浅说
7. STN系列之Spatial Transformer Networks
8. 【BERT系列】——一文看懂BERT
9. BERT相关知识讲解（1）之 transformer
10. SpringBoot学习系列之一
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