"Обработка естественного языка" Классификация текста с помощью простых преобразователей Решение проблемы классификации двоичного текста с помощью простых преобразователей Использование моделей Transformer никогда не было проще! Да, именно это говорит Simple Transformers автор Тилина Раджапаксе, и я согласна с ним, и вы должны. Возможно, вы видели длинный код с сотнями строк для реализации моделей трансформаторов, таких как BERT, RoBERTa и т. Д. Как только вы поймете, как..

Вставьте нейтраль, RNNs Это четвертая и последняя публикация в нашей серии сообщений в блоге, посвященных обработке естественного языка ! В нашем первом посте мы увидели, что применение нейронных сетей для построения языковых моделей было важным поворотным моментом на шкале времени НЛП, а в нашем втором посте мы исследовали значение встраивания слов в развитии этой области. В нашем третьем посте мы рассказали о языковой модели и о том, как построить свою собственную языковую..

В последние годы высокие характеристики трансформаторов зрения (ViT) привлекают все большее внимание исследователей. Однако впечатляющие достижения ViTs опираются на сложные конструкции и массивные наборы данных, что приводит к высоким затратам на вычисления и низкой эффективности обучения модели. В статье Aggregating Nested Transformers исследовательская группа из Google Cloud AI, Google Research и Университета Рутгерса предлагает упростить сложную конструкцию ViT за счет включения..