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最后，AI的进一步发展和数据质量的提升有望在未来提高股市预测的准确性，为金融市场带来更多可能性。通过训练模型识别历史数据中的规律，例如价格走势、交易量、市盈率、宏观经济指标等因素，AI可以对股票未来的价格做出概率性的预测。不过，股市的随机性和复杂性使得模型的预测能力受到限制，尤其是黑天鹅事件或不可预见的市场崩溃。不同模型对数据的敏感性和适应性有所不同，选择合适的模型和参数能够提高预测的有效性。然而
Triton Inference Server简介Docker构建Triton Inference Server环境Triton Inference Server部署一个线性模型Triton Inference Server是一款开源的推理服务框架，它的核心库基于C++编写的，旨在在生产环境中提供快速且可扩展的AI推理能力，具有以下优势支持多种深度学习框架：包括PyTorch，Tensorflow
SimBert前言原理mask矩阵实现及运算前言SimBert是由苏剑林开发的模型，基于UniLM思路做成的，具体可以参考：https://kexue.fm/archives/7427本文主要介绍SimBert的张量矩阵运算原理，以及其shape的变换。对于UniLM，可以认真看下苏神写的《从语言模型到Seq2Seq：Transformer如戏，全靠Mask》原理在上面苏神写的文章中，有张图特别的
本文详细描述了RNN、GRU、LSTM模型架构的设计理念，希望能帮助大家更深入的理解这几大模型。模型的intuition搞清楚了，复杂的数学公式也就不再显得复杂了，更像是水到渠成的结果。
文章目录Attention机制基本思想Attention机制的权值transformer中的self-Attentionself-Attention多头机制self-Attention位置信息的表达Transformer本文主要讲解Bert模型的核心：transformer。transformer利用self-attention机制实现快速并行。并且Transformer可以增加到非常深的深度，充
Table of Contents模型简介1.A High-Level Look2.Encoder(http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/)3.Self-Attention(http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/)4. Matrix Calculat...
目录????图解 Reformer: The efficient TransformerWhy Transformer?What’s missing from the Transformer????? Problem 1 (Red ????): Attention computation???? Problem 2 (Black ????): Large number of layers????
Transformer学习细抠Transformer基础：Attention modelA High-Level Look模型如何运作？Self-Attention详解如何计算encoder self attention?muti-headed attention用位置编码表示句子的序列中词的顺序残差Decoder 部分最后的Linear和softmax层细抠Transformer基础：Att..
个人其他链接githubblog资源完整代码+详细代码注释：github参考论文： Attention Is All You Need参考实现 tensorflow2.0 offical tutorials/text/transformer原理Transformer模型来自论文Attention Is All You Need。这个模型的应用场景是机器翻译，借助Se...
Transformer论文问题解决主要[贡献](https://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/8638283.html)Attentionself Attentionself Attention 计算过程Multi-headed attentionTransformer 模型transformer-encodertransformer-decodertransform
Transformercyq总结，就是博主啦attention without RNNOriginal paper Attention is All You Need. In NIPS, 2017Transformer 是一个 Sep2Sep模型Transformer不是RNNTransformer的效果完胜RNN，业界已经基本不用RNN了文章目录TransformerReview of Atte
论文题目：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding论文传送门： BERT论文团队：Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova - Google AI LanguageGithub：https://git
Transformer结构是谷歌于2018年提出用于nlp的深度学习模型结构，同时成为了之后bert的基础，那么transformer到底是什么样子的，它的提出解决了什么问题，带来了什么变化，我们在下面详细解释。Encoder-decoder结构机器翻译遵循的模型一般是encoder-decoder结构，结构图如下所示encoder是编码器，通常是RNN结构或者CNN结构（Image C...
[nlp] 小傻学XLNetwhat is XLNet?why XLNet?the architecture of XLNetAR & AEAR（Autoregressive LM，GPT）AE（Autoencoder LM，BERT）comparePermutation Language Model双流自注意力codeothers与bert比较Referenceswhat is XLNe
1.前言最近研究了Transformer模型，主要参考了github里面对Transformer的实现，其代码为：https://github.com/Kyubyong/transformer而我自己实现的弹幕生成代码的github地址为：https://github.com/llq20133100095/transformer_barrages2.模型原理2.1 Transforme...
NLP基础入门之新闻文本基于深度学习的文本分类Test6基于Bert的文本分类Bert主体代码参考目录基于Bert的文本分类Bert介绍BERT模型进一步增加词向量模型泛化能力，充分描述字符级、词级、句子级甚至句间关系特征。真正的双向encoding：Masked LM，类似完形填空，尽管仍旧看到所有位置信息，但需要预测的词已被特殊符号代替，可以放心双向encoding。Transformer做e
《Attention Is All You Need》论文中Transformer模型的解读。
Task6 基于深度学习的文本分类3学习目标Transformer基于预训练语言模型的词表示ELMoGPTBERT总结这个task仍然是基于深度学习的文本分类。学习目标了解Transformer的原理和基于预训练语言模型（Bert）的词表示学会Bert的使用，具体包括pretrain和finetuneTransformer模型的编码部分是一组编码器的堆叠（论文中依次堆叠六个编码器），模型的解码部分
提示：阅读论文时进行相关思想、结构、优缺点，内容进行提炼和记录，论文和相关引用会标明出处。文章目录前言介绍这里科普一下TTS及语音方面的相关知识模型结构前言标题：Neural Speech Synthesis with Transformer Network原文链接：LinkGithub：NLP相关Paper笔记和代码复现说明：阅读论文时进行相关思想、结构、优缺点，内容进行提炼和记录，论文和相关引
[nlp] 小傻学bertwhat is bert?与其他词向量关系why bert?bert general goalthe architecture of bertbert核心思想input & output句子拆分表示why subword？pre-train(Task 1)：Masked LMpre-train(Task 2)：Next Sentence Prediction (N
Bert原理介绍原理1.transformer功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入介绍Bert是谷歌在2..
预训练模型一、预训练模型中的强基准：RoBERTa二级目录三级目录一、预训练模型中的强基准：RoBERTa二级目录三级目录
文章目录1 Introduction2 Background3 Approach3.1 Attack3.2 Defense3.3 Training4 Experiments5 总结1 Introduction机器翻译模型不稳定的问题：原始样本：「Der Sprecher des Untersuchungsausschusseshat angekündigt, vor Gericht ...
transformRef: https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/自注意模型细节：输入词向量矩阵，n*e,其中n为词的个数，e为向量长度设定三个参数矩阵分别为WQ,WK,WVW^Q,W^K, W^VWQ,WK,WV，为了减少参数，该三个矩阵共享参数将三个矩阵分布为词向量矩阵相乘，得到Query, Key, Value m...
这里写自定义目录标题bert概览既然上一篇中对transformer的相关知识进行了梳理，那么接下来当然轮到了bert了。与bert的相关paper可以直接点这里下载。bert概览
论文链接：https://arxiv.org/abs/1909.07755 论文代码：https://github.com/markus-eberts/spert文章目录1 摘要2 介绍3 相关工作3.1 Joint Entity and Relation Extraction3.2 Span-based Approa...
Transformer和BERT宝典，你想知道的都在这里，收藏这一篇就够了！
Transformer中完全抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结果完全是由Attention机制组成。更准确地讲，Transformer由且仅由self-Attention和Feed Forward Neural Netword组成。一个基于Transformer的可训练的神经网络通过堆叠Transformer的形式进行搭建，作者的实验是通过搭建编码器和解码器各6层，总共12层的Encoder-
NLP 中Tranformer模型的BPE详解（GPT-2）简单解释概念 BPE—byte pair encoding：GPT-2 中的实现gpt-2 代码解读简单解释概念 BPE—byte pair encoding：Transformer NLP 预训练模型都通过 embedding 词典来表征词义，当遇见没见过的词的时候以前是用"< u nk>"代替，这样会造成对新事物(新...
1.前言最近重新阅读了BERT和ALBERT文章，所以写下自己的一些感悟。这两篇文章都是Google发出来的。其中BERT是2018年，在Transformer的基础上进行扩展；而ALBERT发表在2020年ICLR上，它是基础BERT来进行改进。BERT论文ALBERT论文2. BERTBERT全称是Bidirectional Encoder Representations f...
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