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论文赏析【EMNLP19】语言模型效果不好?也许你可以给它添加一点句法信息
发现leetcode的困难难度做起来还是需要点时间的(还是我太菜了),而且可能大多数人也不能接受,所以明天开始穿插做中等难度题目。
闲来无事,为了保证日更,从今天开始每天更新一道LeetCode题解。 做题顺序是这样的:随机选择一题“困难”类型的题目。 因本人ACM退役颇久,代码多有疏漏,望多多见谅。
之前其实有很多工作将句法信息融入到了RNN中,例如ON-LSTM和PRPN,用来隐式建模句法结构信息,同时提升语言模型的准确率。本文尝试将句法信息融入到Transformer中,用来赋予attention更好的解释性。同时可以无监督的预测出句子的句法树,并且相比于一般的Transformer,语言模型的性能有所提高。
之前其实有很多工作将句法信息融入到了RNN中,例如ON-LSTM和PRPN,用来隐式建模句法结构信息,同时提升语言模型的准确率。本文尝试将句法信息融入到Transformer中,用来赋予attention更好的解释性。同时可以无监督的预测出句子的句法树,并且相比于一般的Transformer,语言模型的性能有所提高。
三个无重叠子数组的最大和
昨天推导了一下交叉熵的反向传播梯度,今天再来推导一下层归一化(LayerNorm),这是一种常见的归一化方法
交叉熵(CrossEntropy)是常见的损失函数,本文详细推导一下它的梯度,面试大厂或者工程实践中都可能会用到。
矩阵乘法量化
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