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ERINE是百度发布一个预训练模型，它通过引入三种级别的Knowledge Masking帮助模型学习语言知识，在多项任务上超越了BERT。在模型结构方面，它采用了Transformer的Encoder部分作为模型主干进行训练，如图1(图片来自网络)所示。图1 Transformer的Encoder部分关于ERNIE网络结构(Transformer Encoder)的工作原理，这里不再展开讨论。接

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基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化及问答系统（含码源）：命名实体识别、关系识别、LTP简单教学

Batch一般被翻译为批量，设置batch_size的目的让模型在训练过程中每次选择批量的数据来进行处理。Batch Size的直观理解就是一次训练所选取的样本数。Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到GPU内存的使用情况，假如你GPU内存不大，该数值最好设置小一点。在神经网络的训练过程中，一个非常直观的需要调整的超参数就是batch size。我们需要决定在一次训练

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识,后续会不断增添实战环节（比赛、论文、现实应用等）专栏订阅：深度学习入门到进阶专栏A.深度学习基础入门篇[一]：神经元简介、单层多层感知机、距离计算方法式、相似度函数A.深度学习基础入门篇[二]：机器学习常用评估指标:AUC、mA

首先考虑一个正常的卷积操作，以核大小为3的一维卷积为例。假设卷积的权重为Ww1w2w3Ww1​w2​w3​，输入XXX是一个1D无限长的向量，则卷积操作YConvWXYConvWXYiw1Xi−1w2Xiw3Xi1Yi​w1​Xi−1​w2​Xi​w3​Xi1​将卷积操作解耦为两步，位移和乘法累加。对输入XXX进行−101-1, 0, +1−。

LeNet是最早的卷积神经网络之一[1]，其被提出用于识别手写数字和机器印刷字符。1998年，Yann LeCun第一次将LeNet卷积神经网络应用到图像分类上，在手写数字识别任务中取得了巨大成功。算法中阐述了图像中像素特征之间的相关性能够由参数共享的卷积操作所提取，同时使用卷积、下采样（池化）和非线性映射这样的组合结构，是当前流行的大多数深度图像识别网络的基础。