归档
2019年 (共8篇)
- 08月09日: seq2seq之双向解码 (2)
- 07月30日: Keras实现两个优化器：Lookahead和LazyOptimizer (5)
- 07月16日: “让Keras更酷一些！”：层中层与mask (21)
- 07月08日: 用时间换取效果：Keras梯度累积优化器 (6)
- 04月28日: “让Keras更酷一些！”：中间变量、权重滑动和安全生成器 (3)
- 03月10日: “让Keras更酷一些！”：分层的学习率和自由的梯度 (7)
- 02月22日: 巧断梯度：单个loss实现GAN模型 (1)
- 01月27日: “让Keras更酷一些！”：随意的输出和灵活的归一化 (14)
2018年 (共4篇)
- 09月08日: “让Keras更酷一些！”：小众的自定义优化器 (6)
- 09月01日: 玩转Keras之seq2seq自动生成标题 (96)
- 08月06日: “让Keras更酷一些！”：精巧的层与花式的回调 (33)
- 05月18日: 简明条件随机场CRF介绍（附带纯Keras实现） (62)
2017年 (共2篇)
- 08月06日: 【不可思议的Word2Vec】6. Keras版的Word2Vec (19)
- 07月22日: Keras中自定义复杂的loss函数 (99)
October 13th, 2018
写一篇BERT的？应该很多人都想弄明白…
BERT是什么？
BERT是谷歌最新发表的论文，横扫11项NLP任务记录，苏神赶紧解读一下。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf
刚看到新闻，没觉得有什么好写的。就是原来是attention模型，层数加深，预训练做得更充分了...
就好比前几天的BigGAN，效果也很火爆，也没有什么好说的，基本是硬件堆起来的。