【李宏毅2021机器学习深度学习】Transform
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Transform是什么

硬train一发(语音识别)



语音合成

Seq2seq其它应用(文字->文字)

其他应用QA

特制化模型有更好的效果,参考往年教程

其它应用(文法解析)


其它应用(Multi-label Classification,硬做)

Object Detection(硬做)

Seq2seq


Encoder






其它Transform架构(更多)

Decoder

Autoregressive


Masker(不能看后面的资讯)




输出是多少个呢?(Adding Stop Token)




Non-autoregressive(NAT)



Encoder - Decoder


Cross attention(运作过程)



各式各样的连接方式

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Training



Tips
Copy mechanism



Guided Attention
训练的时候也会出现奇奇怪怪的问题(比如短的发财,发没发音,只有财,漏字了)

解决方法:从左往右限制(也是大坑,留个资料)

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Beam Search(有时有用(确定性答案,语音合成),有时无用(随机性,创造性的任务不行))



评估指标(BLEU score)


exposure bias(训练的时候都是正确的,但是预测的时候不知道,可能一步错步步错。一个可能的办法:给训练的时候加点错误的资料…这一招叫做:Schedule Sampling)



讲完了(Encoder-Decoder-它们中间的关系-怎么训练-Tips)

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