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BERT outputsYes so BERT (the base model without any heads on top) outputs 2 things: last_hidden_state and pooler_output. 是的，BERT（顶部没有任何头部的基础模型）输出 2 个东西： last_hidden_state 和 pooler_output 。

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BERT模型入门（1）BERT的基本概念BERT是Bidirectional Encoder Representations from Transformers的首字母简写，中文意思是：Transformer的双向编码器表示。它是谷歌发布的最先进的嵌入模型。BERT在许多NLP任务中提供了更好的结果，如问答、文本生成、句子分类等，从而在NLP领域取得了重大突破。BERT成功的一个主要原因在于它是一个基于上下文的嵌入模型，而其他流行的嵌入模型，如word2vec，则是上下文无关的。

BERT模型BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型，该模型在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩: 全部两个衡量指标上全面超越人类，并且在11种不同NLP测试中创出SOTA表现，包括将GLUE基准推高至80.4% (绝对改进7.6%)，MultiNLI准确度达到86.7% (绝对改进5.6%)，成为NLP发展史上的里程碑式的模型成就。

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BERT模型入门（2）BERT的工作原理如名称所示，BERT（来自Transformer的双向编码器表示）是基于Transformer模型。我们可以将BERT视为只有编码器部分的Transformer。

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BERT的中文问答系统55为了使日历中的月份和星期显示为中文，我们对 tkcalendar 进行一些定制。tkcalendar 提供了一些选项来设置月份和星期的显示语言。我们可以使用 locale 参数来实现这一点。

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BERT--自然语言处理的革命性进展在自然语言处理（NLP）领域，深度学习的兴起带来了巨大的突破。尤其是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的提出，彻底改变了我们处理语言的方式。BERT不仅仅是一种新的算法，它是自然语言理解的一个里程碑，为众多NLP任务提供了前所未有的性能提升。在本文中，我们将深入探讨BERT的核心原理、创新之处及其在实际应用中的表现。

为什么 Bert 的三个 Embedding 可以进行相加？Embedding的数学本质，就是以one hot为输入的单层全连接。也就是说，世界上本没什么Embedding，有的只是one hot。

ANOMALY BERT 解读出处： ICLR workshop 2023代码：Jhryu30/AnomalyBERT可视化效果：动机：无监督 TSAD 领域内，“训练集” 也缺失：真值标签（GT）；换句话说，一个点在训练集内是否异常是未知的 → data degradation scheme

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Google BERT入门（5）Transformer通过位置编码学习位置考虑输入句子“I love learning”。在RNN（Recurrent Neural Network，递归神经网络）中，我们逐词将句子输入网络。也就是说，首先输入单词“I”，然后输入单词“love”，等等。我们逐词输入句子，以便网络完全理解句子。但是，在transformer网络中，我们不遵循递归机制。所以，我们不是逐词输入句子，而是将句子中的所有单词并行输入网络。并行输入单词有助于减少训练时间，也有助于学习长期依赖关系。

【NLP修炼系列之Bert】Bert多分类&多标签文本分类实战（附源码下载）今天我们就要用Bert做项目实战，实现文本多分类任务和我在实际公司业务中的多标签文本分类任务。通过本篇文章，可以让想实际入手Bert的NLP学习者迅速上手Bert实战项目。

【深度学习】深刻理解BERTBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google于2018年提出的一种预训练的语言表示模型，它基于Transformer架构并能够处理自然语言处理（NLP）中的多种任务。BERT的核心创新是其使用了双向编码器的思想，相比于之前单向的语言模型（如GPT），BERT能同时利用上下文信息。

意图识别模型使用基于BERT的对话意图和槽位联合识别 CPU运行BERT模型-亲测成功我们在开发AI-Agent智能体时，通常会使用提示词工程设置场景的带入，在实际项目中会有很多场景，如果所有提示词都放一起就会超过Token限制，则不得不拆分很多场景的提示词。很多场景下，用户就必须要选择一个场景进入聊天，这样很不智能，意图识别用来做前置处理，判断用户输入的意图，然后帮用户选择场景。

静静的喝酒

深度学习笔记之BERT(四)DistilBERT本节将介绍一种参数、消耗计算资源少的 BERT \text{BERT} BERT改进模型—— DistilBERT \text{DistilBERT} DistilBERT模型。

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Google BERT入门（3）Transformer的自注意力机制的理解（上）我们学习了如何计算查询矩阵Q、键矩阵K和值矩阵V，并且我们还了解到它们是从输入矩阵X中获得的。现在，让我们看看查询、键和值矩阵在自注意力机制中是如何被使用的。

旋转的油纸伞

大模型，多模态大模型，AI算法面试问题【bert,resnet,ROC,扩散模型,DiT,LoRA,3DGS,Nerf,FID】参考BERT原理和结构详解BERT，基于transformer的双向编码表示，它是一个预训练模型，模型训练时的两个任务是预测句子中被掩盖的词以及判断输入的两个句子是不是上下句。在预训练好的BERT模型后面根据特定任务加上相应的网络，可以完成NLP的下游任务，比如文本分类、机器翻译等。

Transformers在计算机视觉领域中的应用【第2篇：MAE——BERT的CV版本】论文：Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners 代码：https://github.com/facebookresearch/mae

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BERT的中文问答系统48我们对BERT的中文问答系统47代码进行了一些调整，以支持根据不同的数据集类型（例如历史类或聊天类）训练和保存不同类型的模型。此外，我们还在加载模型时根据问题的类型自动选择合适的模型。以下是修订后的代码：

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使用PyPDF2工具加载pdf文件数据预训练bert模型时需要加载到pdf文件数据进行预处理，这里使用了pypdf2这个工具包，简单记录一下代码。

【论文复现】DETR[端到端目标检测]📝个人主页🌹：Eternity._ 🌹🌹期待您的关注 🌹🌹在目标检测需要许多手工设计的组件，例如非极大值抑制（NMS），基于人工经验生成的先验框(Anchor)等。DETR这篇文章通过将目标检测作为一个直接的集合预测问题，减少了人工设计组件的知识，简化了目标检测的流程。给定一组固定的可学习的目标查询，DETR推理目标和全局图像的上下文关系，由于DETR没有先验框的约束，因此对于较大的物体预测性能会更好。

大熊程序猿

transformers bert-base-uncased情感分析一、使用huggingface中的预训练模型，先要安装transformers、torch和SentencePiece