Bidirectional

2020-TMI-Unsupervised Bidirectional Cross-Modality Adaptation via Deeply Synergistic

作者在论文中提到在生成图像空间的特征对齐。这块理解有点不清楚？对于目标域到源域生成器（由E&U组成）生成的类源图像，作者添加一个附加任务至源判别器来区分所生成的图像/输入图像是从重建得到，还是从真实目标图像变化而来。如果判别器能成功地区分出生成图像的域，意味着所提取到的特征仍然包含域特征。为了确保特征域不变性，以下对抗损失被运用来监督特征提取的过程。值得注意的是编码器E被鼓励提取域不变特征，通过从
开心就哈哈·2022-12-22 09:43

Span-level Bidirectional Network(2022 EMNLP)

论文题目（Title）：ASpan-levelBidirectionalNetworkforAspectSentimentTripletExtraction研究问题（Question）：方面情感三元组提取(ASTE)是一种新的细粒度情感分析任务，旨在从评论句中提取方面术语、情感术语和观点术语三元组。研究动机（Motivation）：由于所有可能跨度显著增加了潜在方面和观点候选的数量，因此如何有效地
肉嘟嘟的zhu·2022-12-22 06:54

文本生成 论文阅读A Syntactically Constrained Bidirectional-Asynchronous Approach for Emotional Conversation

本篇文章用关键词同是约束主题和情感文章目录前言一、步骤二、使用模型三.使用结果总结前言天越来越冷了真的不想学习疲惫呀但是要坚持下去呀呀呀本篇论文提出可一种利用句法的约束的双向异步解码器，缓解了句法流畅性以及语法性的问题。假设每个生成的回复都包括一个情感关键词与主题关键词。有了两个关键词后，就可以考虑如何生成文本。每次首先生成中间的文本序列，再分别生成剩下的两段文本，最后对这段文本的真实方向进行二分
欢桑·2022-12-21 14:46

Dual Bidirectional Graph Convolutional Networks for Zero-shot Node Classification

零样本节点分类对于经典的半监督节点分类算法，如被广泛应用于节点分类的图卷积网络(GCN)，是一个非常重要的挑战。为了从未见过的类中预测未标记的节点，零样本节点分类需要将知识从可见的类迁移到未见过的类。在零样本节点分类中，考虑类别之间的关系是至关重要的。然而，GCN只考虑了节点之间的关系，而没有考虑类之间的关系。因此，GCN不能有效地处理零样本节点分类问题。文中提出了一种双双向图卷积网络(DualB
西西弗的小蚂蚁·2022-12-19 10:39

BART: Bidirectional and Auto-Regressive Transformers

1简介BART:BidirectionalandAuto-RegressiveTransformers.本文根据2019年《BART:DenoisingSequence-to-SequencePre-trainingforNaturalLanguageGeneration,Translation,andComprehension》翻译总结。BERT是双向encoder，GPT是left-to-ri
AI强仔·2022-12-18 13:07

【论文精度】生成式预训练模型——BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers）

【论文精度】生成式预训练模型——BART（BidirectionalandAuto-RegressiveTransformers）论文：BART引用：【知乎】生成式预训练之BART对于文本理解任务（NaturalLanguageUnderstanding），语言预训练模型+下游任务fine-tune基本上已经取得了很好的效果。将BERT等预训练语言模型应用于文本生成任务（NaturalLangua
marasimc·2022-12-18 12:31

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage Understanding

题目：BERT：用于语言理解的深度双向transformers的预训练作者：JacobDevlinMing-WeiChangKentonLeeKristinaToutanova发布地方：arXiv面向任务：自然语言处理论文地址：https://arxiv.org/abs/1810.04805论文代码：GitHub-google-research/bert:TensorFlowcodeandpre-
SU_ZCS·2022-12-18 09:24

【论文阅读笔记】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

BERT的出现使我们终于可以在一个大数据集上训练号一个深的神经网络，应用在很多NLP应用上面。BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding深的双向Transformer摘要（Abstract）：与别的文章的区别是什么？效果有多好？与ELMo的区别：ELMo基于RNN，双向，在运用到下游的任务时需要做
我已经吃饱了·2022-12-18 09:24

2019-BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

文章目录1.Title2.Summary3.ProblemStatement4.Method(s)4.1BERT4.1.1ModelArchitecture4.1.2Input/OutputRepresentations4.2Pre-TrainingBERT4.2.1MaskedLanguageModel(MLM)4.2.2NextSentencePrediction(NSP)4.3Fine-tu
小毛激励我好好学习·2022-12-18 09:50

4:BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 的自我理解

1.Abstract论文地址：https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdfBert最近很火，主要用于表示转换器的双向解码器表示。是一个预训练的语言表征模型。以往的方法都是采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言模型进行浅层拼接的方法进行预训练。bert采用的是maskedlanguagemodel（MLM），目前在NLP很多领域的预处理都采用了bert。并且很多都超过了
热爱文学的码农·2022-12-18 09:18

论文阅读——BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstandingAbstract作者引入了一种新的语言表示模型BERT，只需增加一个输出层，就可以对预先训练的BERT模型进行微调，无需对特定于任务的架构进行重大修改。1Introduction语言模型预训练已经证明对很多下游NLP任务有帮助，比如：自然语言推理，释义（通
Trigger_2017·2022-12-18 09:18

[文献阅读]——BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

目录preliminaries引言相关工作无监督的、基于特征的方法无监督的、微调的方法模型基础介绍预训练BERTPretrainingTASK1:MaskedLMPretrainingTASK2:NextSentencePrediction(NSP)微调BERT实验GLUESQuADSWAG附录A1:详细介绍了两个预训练tasksA2:训练A3:超参数A4:BERT\GPT\EMLoA5:不同的下
Muasci·2022-12-18 09:47

读论文:BERT Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

文章目录0.Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.Bert模型3.1预训练Bert3.2微调BertBert之前预训练大多用于cv，Bert的出现让预训练在nlp领域大显身手，浅谈一下读这篇论文的理解0.Abstract首先来看标题，Pre-training预训练，深度双向的transformer，针对一般的语言理解任务来做预训练。1.Introduction预
琦琦酱_·2022-12-18 09:46

文献阅读——BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

这次看到的这篇文献是关于BERT的模型开山设计的文献，通过这篇文献正式了解了有关于BERT的模型设计的起源以及为何设计这个模型，这个模型相比较于之前的模型做了什么改进，这个模型主要是做什么的，通过什么方式进行改进这个模型的，这个模型处理了什么下游任务等等BERT是一个语言模型，这个语言模型主要是用了进行“表示学习”的。得以于它的强大的表示学习能力；通过预训练得到的BERT模型，通过在特定任务的数据
奋斗的海绵·2022-12-18 09:44

论文译文——BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

文章目录摘要1.简介2.相关工作2.1UnsupervisedFeature-basedApproaches（基于特征的无监督的方法）2.2UnsupervisedFine-tuningApproaches（无监督的微调方法）2.3TransferLearningfromSupervisedData（从监督数据进行迁移学习）3.BERT3.1Pre-trainingBERT3.2Fine-tuni
晴晴_Amanda·2022-12-16 12:19

Bidirectional Recurrent Neural Networks

摘要aregularrecurrentneuralnetwork（RNN）→\rightarrow→abidirectionalrecurrentneuralnetwork(BRNN)apresetfutureframe：预设的未来架构。.Structureandtrainingprocedure：架构和训练程序。TIMITdatabase.INTRODUCTIONtheparametersoft
big_matster·2022-12-15 09:14

nn.LSTM()关键参数，torch.squeeze()和torch.unsqueeze()

config.hidden_size,config.rnn_hidden_size,config.num_layers,batch_first=True,dropout=config.dropout,bias=True,bidirectional
绿箭薄荷·2022-12-14 14:35

【nn.LSTM详解】

nn.LSTM是pytorch中的模块函数，调用如下：torch.nn.lstm(input_size,hidden_size,num_layers,bias,batch_first,dropout,bidirectional
<编程路上>·2022-12-14 14:33

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

摘要anewlanguagerepresentationmodelcalledBERT.BERTstandforBidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers。BERTisdesignedtopre-traindeepbidirectionalrepresentationsfromunlabeledtextbyjointlycondition
big_matster·2022-12-13 06:50

【论文笔记】Bert：Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

原文作者：JacobDevlin，Ming-WeiChang，KentonLee，KristinaToutanova原文标题：Bert：Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding原文来源：谷歌AI团队原文链接：https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdfBert：Pre-trai
BodyCsoulN·2022-12-13 06:18

有趣的开源软件 语音识别工具Kaldi 一

其中DNN-HMM中的神经网络还可以由配置文件自定义，DNN、CNN、TDNN、LSTM以及Bidirectional-LSTM等神经网络结构均可支持。
阿拉蕾二·2022-12-09 07:45

双向LSTM+Attention程序代码及详细说明

//导入需要用到的库importkeras.backendasKfromkeras.layersimportMultiply,Dropout,Bidirectional，LSTMfromkeras.layers
ζ·2022-12-04 07:13

pytorch中nn.RNN()汇总

nn.RNN(input_size,hidden_size,num_layers=1,nonlinearity=tanh,bias=True,batch_first=False,dropout=0,bidirectional
·2022-12-03 08:25

bert:pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding

BERT论文逐段精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili更多论文请见：https://github.com/mli/paper-readinghttps://www.bilibili.com/video/BV1PL411M7eQ/?spm_id_from=333.788&vd_source=4aed82e35f26bb600bc5b46e65e25c2214.8.来自Transformers的
Kun Li·2022-12-02 19:28

BERT预训练模型（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）-原理详解

Bert：BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）近期提出之后，作为一个Word2Vec的替代者，其在NLP领域的11个方向大幅刷新了精度，可以说是近年来自残差网络最优突破性的一项技术了。论文的主要特点以下几点：使用了Transformer[2]作为算法的主要框架，Transformer能更彻底的捕捉语句中的双向关系；使用了
AI-孟菜菜·2022-12-02 19:22

bidirectional lstm keras_【他山之石】LSTM模型结构的可视化

“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。作者：知乎—master苏地址：https://www.zhihu.com/people/zhenyu22最近在学习LSTM应用在时间序列的预测上，但是遇到一个很大的
weixin_39675679·2022-11-30 15:48

域自适应——Bidirectional Learning for Domain Adaptation of Semantic Segmentation

论文题目：BidirectionalLearningforDomainAdaptationofSemanticSegmentation本文的域位移是针对虚拟数据和真实数据之间的。本文的贡献是：提出了一种语义分割的双向学习系统，其是一个学习分割适应模型和图像翻译模型的闭环学习系统。对于语义分割，提出了一种基于图像的翻译结果的自监督学习算法。该算法在特征层次上逐步调整目标域和源域。在图像到图像的翻译过
big_matster·2022-11-30 06:49

Bidirectional Machine Reading Comprehension for Aspect Sentiment Triplet Extraction 论文阅读

BidirectionalMachineReadingComprehensionforAspectSentimentTripletExtraction南开大学AAAI2021论文地址:https://arxiv.org/pdf/2103.07665.pdf代码地址:https://github.com/NKU-IIPLab/BMRC1.摘要1.1任务描述&建模方面情感三重提取(ASTE)旨在从评论
CodeWang_NC·2022-11-30 05:29

【推荐算法论文阅读】BERT4Rec: Sequential Recommendation with Bidirectional Encoder Representations from Trans

一、背景之前基于RNN的推荐模型都是按照从左到右单向建模的，单向结构限制了用户行为序列中隐藏表示的能力——它们通常假定一个严格有序的序列，而这并不总是实用的。本文提出了bert4rec，应用deepbiderectionalself-attention来对用户的行为序列进行建模的。为了避免信息泄露，高效的训练双向模型，我们采用Cloze目标来进行顺序推荐，预测序列中的随机mask项，通过对其上下文
CC‘s World·2022-11-28 13:07

论文阅读 BERT4Rec: Sequential Recommendation with Bidirectional Encoder Representations from Transformer

一句话总结：采用深层的双向自注意力来对用户行为序列进行建模。1.BERT4Rec简介根据用户历史的行为，对用户动态的偏好进行建模，对于推荐系统来说是有挑战的和重要的。之前的算法使用序列神经网络从左向右地编码用户的历史交互信息为隐含表示，进而进行推荐，因此只利用了单向的信息进行建模。尽管它们是有效的，但由于存在以下限制，我们认为这种从左到右的单向模型是次优的：单向结构限制了用户行为序列中隐藏表示的能
凝眸伏笔·2022-11-28 13:06

阿里推荐算法：BERT4Rec: Sequential Recommendation with Bidirectional Encoder Representations from Transform

这篇是阿里猜你喜欢的一篇transformerpaper,含金量很高。注意：1.bert用在推荐系统中，将用户的历史序列看做是词序列。2.测试时，将序列的最后一个item进行maskedAbstract：根据用户历史的行为信息，对用户动态的偏好衍变进行建模，是对推荐系统产生的巨大挑战。现有算法使用序列神经网络，只能从左向右，利用单向信息进行建模。尽管这些放大得到了很好的效果，但是他们设定的严格顺序
Danni_hgc·2022-11-28 13:30

【无标题】AttributeError: module ‘tensorflow.keras.layers‘ has no attribute ‘Bidirectional‘

其中的一种解决办法：我单独安装keras包，（keras需要和tensorflow的版本一致），不通过tensorflow调用，直接通过keras去导入，就会有提示，可以调用Bidirectional提醒
浮 夸·2022-11-28 01:24

BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

Bert历史意义:1、获取了left-to-right和right-to-left的上下文信息2、nlp领域正式开始pretraining+finetuning的模型训练方式nlp领域(各个下游任务都有自身的模型)-------2018(Bert)--------nlp领域(各个下游任务统一使用Bert模型)Bert衍生模型衍生模型模型特点RoBERTa模型更大，参数量更多静态mask变成动态ma
BUPT-WT·2022-11-27 02:45

MyDLNote - Inpainting: Image Inpainting with Learnable Bidirectional Attention Maps

ImageInpaintingwithLearnableBidirectionalAttentionMaps我的博客尽可能提取文章内的主要传达的信息，既不是完全翻译，也不简单粗略。论文的motivation和网络设计细节，将是我写这些博客关注的重点。文章：http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Xie_Image_Inpainti
Phoenixtree_DongZhao·2022-11-26 20:00

【论文阅读】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

文章目录论文内容摘要(Abstract)1.介绍(Introduction)2.相关工作(略)3.BERT3.1预训练BERT（Pre-trainingBERT）4.个人总结论文内容论文地址:https://arxiv.org/abs/1810.04805官方代码地址:https://github.com/google-research/bert摘要(Abstract)BERT全称Bidirect
iioSnail·2022-11-25 02:19

2020李宏毅机器学习笔记— 9. Recurrent Neural Network（RNN循环神经网络）

of-Nencoding1.3存在的问题2.RecurrentNeuralNetwork（RNN）2.1RNN的特性2.2Example2.3RNN处理slotsfilling问题2.4RNN有不同的变形2.5Bidirectional
HSR CatcousCherishes·2022-11-24 10:14

论文阅读【4】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

1.概述1.1论文相关这篇是经典论文，是一个自然语言划时代的工作，工作相关就不介绍了，我是为了加深自己的印象，所以重温这篇论文。1.2动机目前的技术限制了预训练表示的能力，特别是对于微调方法。主要的限制是标准语言模型是单向的，这限制了在训练前可以使用的体系结构的选择。而作者改进了基于微调的方法，提出BERT：双向编码器表示。BERT通过使用“掩蔽语言模型”（MLM）的训练前目标，减轻了前面提到的单
Alan and fish·2022-11-22 23:31

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding0.摘要BERT的设计目的是通过在所有层中联合调节左右上下文，从未标记的文本中预训练深度双向表示。模型在概念性更加简单，结构性更加有力。结果在各方面特别好1.介绍语言模型预训练在改善很多自然语言处理过程任务时候很高效，包括两类任务，一类句子层面任务，另一类
coder_ZYM·2022-11-21 22:17

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformer for Language Understanding 阅读笔记（部分翻译）

BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstandingAuthorUnit:GoogleAILanguageAuthors:JacobDevlin,Ming-WeiChang,KentonLee,KristinaToutanovaCode:https://github.com/google-research/
ybacm·2022-11-21 08:14

BERT(一)--论文翻译：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

转载请注明出处：https://blog.csdn.net/nocml/article/details/124860490传送门：BERT(一)–论文翻译：BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstandingBERT(二)–论文理解：BERT模型结构详解Transformer系列：Transformer(一
吕秀才·2022-11-21 08:10

论文笔记-BANet: Bidirectional Aggregation Network with Occlusion Handling for Panoptic Segmentation

Hello，论文阅读计划的第22篇啦～22/30这篇论文来介绍一下全景分割，也是我第一次了解这个课题方向啦。论文代码：https://github.com/Mooonside/BANet一、背景介绍全景分割是计算机视觉中一个新兴的、具有挑战性的问题，它是一个将语义分割(针对背景材料)和实例分割(针对前景实例)统一起来的复合任务。任务的典型解决方案是自上而下的深度学习方式——首先识别实例，然后分配给
Lyndsey·2022-11-21 01:24

《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》论文翻译--中英对照

文章目录1Introduction(简介)2RelatedWork（相关工作）2.1Feature-basedApproaches（基于特征的方法）2.2Fine-tuningApproaches（微调方法）2.3TransferLearningfromSupervisedData（在有监督数据上的迁移学习）3BERT3.1ModelArchitecture（模型结构）3.2InputRepres
吕秀才·2022-11-20 18:08

经典文献翻译：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

原文获取：https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf&usg=ALkJrhhzxlCL6yTht2BRmH9atgvKFxHsxQ目录Abstract1Introduction2RelatedWork2.1UnsupervisedFeature-basedApproaches2.2UnsupervisedFine-TuningApproaches2.3Transfer
Linxia_MUC·2022-11-20 04:23

BERT论文阅读(一): Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

BERT三大核心：pre-trainingbidirectional==>alleviatestheunidirectionalityconstriantoffine-tuningbasedapproachesbyusinga"maskedlanguagemodel"(MLM)pre-trainingobjectivefine-tuning==>为啥掩码mask？==>目前的方法，例如OpenAI
天狼啸月1990·2022-11-20 04:23

paper 阅读 - BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage Understanding

目录1BERTVSTransformer1.1图示1.2输入1.3模型1.4任务1.4.1BERT预训练1.5附录待续论文发布于20191BERTVSTransformer1.1图示TransformerBERT1.2输入Transformer：位置encoder+tokenembedding，在训练的时候Transformer有两个输入部分（对应于论文中的源语言输入和目标语言输入）这两个输入是一
一杯敬朝阳一杯敬月光·2022-11-06 07:07

论文阅读：BERT：Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

论文阅读：BERT：Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding预训练的深度双向Transformer语言模型  原文链接：BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding  作者：JacobDevlin,Ming
南有芙蕖·2022-10-22 22:04

语义分割/UDA-Bidirectional Learning for Domain Adaptation of Semantic Segmentation语义分割领域适应的双向学习

BidirectionalLearningforDomainAdaptationofSemanticSegmentation语义分割领域适应的双向学习0.摘要1.概述2.相关工作3.方法3.1.双向学习3.2.自我监督学习提高M3.3.网络架构和损失函数4.讨论4.1.无SSL的双向学习4.2.使用SSL进行双向学习4.3.超参数学习5.实验5.1.网络架构5.2.训练5.3.数据集5.4.与最新
HheeFish·2022-10-19 07:51

Bidirectional Learning for Domain Adaptation of Semantic Segmentation翻译

BidirectionalLearningforDomainAdaptationofSemanticSegmentationAbstract（摘要）Domainadaptationforsemanticimagesegmentationisverynecessarysincemanuallylabelinglargedatasetswithpixel-levellabelsisexpensivea
qq_41206605·2022-09-28 10:03

循环神经网络实现文本情感分类之Pytorch中LSTM和GRU模块使用

GRU都是由torch.nn提供通过观察文档，可知LSTM的参数，torch.nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers,batch_first,dropout,bidirectional
IT之一小佬·2022-08-21 07:49

深入剖析多层双向LSTM的输入输出

目录一、前言二、符号约定三、LSTM的参数四、LSTM的输入五、LSTM的输出最后一、前言本文将结合官方文档并以seq2seq模型为例全面展示在多层（num_layers>=2）双向（bidirectional
péripatéticien·2022-08-15 07:45
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