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段智华

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自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列:贝叶斯Bayesian Transformer论文源码复现课程片段1至片段9

段智华 发布时间:2021-11-20 18:39:32 ,浏览量:0

Coherence is everything you need! – Gavin Wang(星空智能对话机器人作者,AI通用双线思考法创始人)

贝叶斯Bayesian Transformer论文源码复现课程片段1:Transformer架构下各大组件交互流程全生命周期详解、矩阵运算及通过案例演示AI论文

星空智能对话机器人的Gavin认为Transformer是拥抱数据不确定性的艺术。

Transformer的架构、训练及推理等都是在Bayesian神经网络不确定性数学思维下来完成的。Encoder-Decoder架构、Multi-head注意力机制、Dropout和残差网络等都是Bayesian神经网络的具体实现;基于Transformer各种模型变种及实践也都是基于Bayesian思想指导下来应对数据的不确定性;混合使用各种类型的Embeddings来提供更好Prior信息其实是应用Bayesian思想来集成处理信息表达的不确定性、各种现代NLP比赛中高分的作品也大多是通过集成RoBERTa、GPT、ELECTRA、XLNET等Transformer模型等来尽力从最大程度来对抗模型信息表示和推理的不确定性。

从数学原理的角度来说,传统Machine Learning及Deep learning算法训练的目标函数一般是基于Naive Bayes数学原理下的最大似然估计MLE和最大后验概率MAP来实现,其核心是寻找出最佳的模型参数;而Bayesian的核

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