常用的语言模型有哪些
时间: 2023-10-15 22:06:34 浏览: 56
常用的语言模型包括:神经网络语言模型(NNLM)、统计语言模型(SLM)、GPT(Generative Pre-trained Transformer)、BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)等。神经网络语言模型(NNLM)克服了维度灾难,并且大大提升了传统语言模型的性能。统计语言模型(SLM)用来描述词、语句乃至于整个文档这些不同的语法单元的概率分布。GPT是一种基于transformer的预训练语言模型,它能够生成连贯的文本。BERT是一种双向编码器表示的transformer模型,通过预训练和微调,它在各种自然语言处理任务中表现出色。这些常用的语言模型在自然语言处理任务中发挥着重要作用。
相关问题
常用的transformer模型有哪些
常用的Transformer模型包括:
1. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers):由Google推出的预训练语言模型,用于各种自然语言处理任务。
2. GPT (Generative Pre-trained Transformer):由OpenAI推出的预训练语言模型,用于生成自然语言文本。
3. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer):由Google推出的预训练语言模型,用于各种自然语言处理任务,包括问答、摘要、翻译等。
4. Transformer-XL:由CMU推出的预训练语言模型,旨在解决长文本序列建模的问题。
5. XLNet (eXtreme Language Understanding):由CMU和Google合作推出的预训练语言模型,采用了一种新的自回归机制,能够更好地处理长文本序列。
6. Reformer:由Google推出的预训练语言模型,采用了一种新的注意力机制和优化算法,能够处理更长的序列。
深度信念网络有哪些常用的模型
深度信念网络(Deep Belief Networks,DBN)是一种由多个受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machines,RBM)组成的神经网络。常用的DBN模型包括:
1. 基本DBN模型:由多个受限玻尔兹曼机组成的深度神经网络。
2. 带约束的DBN模型:在基本DBN模型的基础上,加入了约束条件,如权重共享、卷积等。
3. 卷积DBN模型:在基本DBN模型的基础上,加入了卷积操作,用于图像处理和自然语言处理等领域。
4. 时序DBN模型:用于处理时序数据,如语音识别、手写字识别等。
5. 带嵌入层的DBN模型:在基本DBN模型的基础上,加入了嵌入层,用于处理文本数据。
6. 深度信念网络自编码器模型:将DBN模型转化为自编码器模型,用于特征提取和数据降维。