在线培训预告深度学习在自然语言处理领域的应用

Posted 2021-04-23 GPUS开发者

Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型，现在比较火热的 Bert 也是基于 Transformer。Transformer 模型使用了 Self-Attention 机制，不采用 RNN 的顺序结构，使得模型可以并行化训练，而且能够拥有全局信息。

近年来，深度学习在自然语言处理领域得到了广泛的应用。基于 Transformer 的模型，比如 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)，在问答系统、实体识别、意图识别、情感分析等方面展现了媲美人类的准确率，推动了自然语言处理领域的革命性发展。除此之外，Transformer 也在推荐系统，自动语音识别技术等领域得到了应用。

本次在线研讨会主要针对自然语言处理的初学者，主讲人会对于自然语言处理领域的深度学习模型进行初步的介绍。

内容安排：

• 介绍自然语言领域的深度学习基础知识

• 详细介绍 Transformer 和 BERT

• 简要介绍 Transformer 在自然语言处理领域之外的应用

• 介绍 BERT 之后的一系列模型

2021 年 4 月 21 日 星期三
晚上 8 点 ~ 9 点 30 分
90 分钟

演讲嘉宾

张静蓉

NVIDIA GPU 计算专家

拥有多年 CUDA 开发经验，参与完成了利用 CUDA 加速自然语言处理领域的 XLNet 模型，推荐系统常用的 TOP-K 算法加速等工作。

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