word2vec 中的数学原理详解（四）基于 Hierarchical Softmax 的模型

最新推荐文章于 2025-02-17 17:36:06 发布
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本文转载自优快云的一篇技术博文，详细介绍了信息技术领域的关键概念和技术细节，对于开发者来说是一篇不可多得的学习资料。
层序SoftMax(Hierarchical Softmax)——CodingPark编程公园
CodingPark 编程公园
06-07 821
@Hierarchical Softmax
详解Hierarchical Softmax
大脸猫的博客
07-29 5989
1. 霍夫曼树 输入：权值为(w1,w2,…wn)的n个节点 输出：对应的霍夫曼树 将(w1,w2,…wn)看做是有n棵树的森林，每个树仅有一个节点 在森林中选择根节点权值最小的两棵树进行合并，得到一个新的树，这两颗树分布作为新树的左右子树。新树的根节点权重为左右子树的根节点权重之和 将之前的根节点权值最小的两棵树从森林删除，并把新树加入森林 重复步骤 2 和 3 直到森林里只有一棵树为止 下面我们用一个具体的例子来说明霍夫曼树建立的过程，我们有(a，b，c，d，
HierarchicalSoftmax:分层Softmax层
05-04
这是基于此处的实现的分层softmax版本： : Benchmark_functions.py包含用于对随机生成的数据进行平面和分层softmax模型训练，然后根据以下方面对模型进行比较的功能：（1）对看不见的数据的预测；（2）训练损失；以及（3）运行时。 查看run.py以获取一些示例。 依存关系： Theano（0.7.0） numpy的（1.9.2） matplotlib（1.4.3）
Word2Vec实现原理(Hierarchical Softmax)
weixin_30655219的博客
11-21 387
由于word2vec有两种改进方法，一种是基于Hierarchical Softmax的，另一种是基于Negative Sampling的。本文关注于基于Hierarchical Softmax的改进方法，在下一篇讨论基于Negative Sampling的改进方法。 1.基于Hierarchical Softmax的模型概述 我们先回顾下传统的神经网络词向量语言模型，里面一般有三层，输入层...
Hierarchical softmax
aojuan3552的博客
10-11 436
softmax Softmax（归一化指数函数）是输出层函数，它激活我们每个节点作为神经网络计算的最后一步。 它用于计算至少2种不同类型的常见word embedding：word2vec和FastText。 此外，它是神经网络结构的许多情况下的激活步骤，以及sigmoid和tanh函数。 softmax的定义是： 其中，激活输出向量的每个元素都是单词在给定输入单词I的词汇表中等于第j个单词的概率。 此外，值得一提的是，输出向量的元素之和等于1，并且它的每个元素都映射到一个范围[0,1]中。 这种
word2vec 中的数学原理详解.pdf
01-16
这两种模型是Word2Vec的核心算法，它们的数学原理和实现过程如下： CBOW模型的数学原理： CBOW模型是一种用于预测上下文中间单词的算法。假设我们有一个句子，CBOW模型会通过给定的上下文（比如前后的n个单词）来...
Word2Vec中的数学原理详解.pdf
02-12
从数学角度详细讲解word2vec模型的原理，目录如下：（一）目录和前言（二）预备知识（三）背景知识（四）基于 Hierarchical Softmax 的模型（五）基于 Negative Sampling 的模型（六）若干源码细节
NLP笔记之word2vec算法（2）--Hierarchical Softmax原理+数学推导
张小彬
02-09 962
对应于上面的神经网络图来说，Input layer就是求和取平均值的向量，隐藏层的神经元就是哈夫曼树中所有的内部节点，输出层的神经元就是所有叶子节点。因为在哈夫曼树中，隐藏层到输出层的softmax映射不是一下子分母求和完成的，而是沿着哈夫曼树一步步向下延伸所求得的，因此这种softmax叫做“Hierarchical softmax” ，也叫层级softmax。
word2vec_中的数学原理详解
11-10
2. 优化目标：word2vec使用负采样或层次化softmax（hierarchical softmax）进行优化。负采样是通过随机选择一些负样本（不与当前词共现的词）来构建一个二元分类问题。层次化softmax则是一种基于哈夫曼树的优化方法...
[2014]-word2vec中的数学原理详解_peghoty1
08-03
本文将详细解析Word2Vec中的数学原理。 2.1 Sigmoid函数 Sigmoid函数是Word2Vec中常用的激活函数，其公式为：σ(x) = 1 / (1 + e^(-x))。Sigmoid函数将输入值映射到(0,1)之间，常用于二分类问题的输出层，因为它能...
Hierarchical Softmax（分层Softmax）
Wanderist_
12-09 1523
Hierarchical Softmax（分层Softmax）： 使用分级softmax分类器（相当于一个树型分类器，每个节点都是可能是一个二分类器），其计算复杂度是前面的log⁡级别。在构造分级softmax分类器时，仿造哈夫曼树，一般常用的词会放在树的顶部位置，而不常用的词则会放在树的更深处，其并不是一个平衡的二叉树。 按照这种规律，常用的靠近树根，因此走的路少，...
softmax层_Hierarchical Softmax（层次Softmax）
weixin_39600319的博客
11-26 540
在进行最优化的求解过程中：从隐藏层到输出的Softmax层的计算量很大，因为要计算所有词的Softmax概率，再去找概率最大的值。除了上篇文章讲到的负采样可以解决，Hierarchical Softmax也可以解决该问题。Huffman Tree（哈夫曼树）哈夫曼树是一种带权路径长度最短的二叉树，也称为最优二叉树。下面用一幅图来说明：图a中的数字表示权重，图a是常见的二叉树，图b就是图a转换过的最...
【word2vec】层次Softmax（Hierarchical Softmax）
最新发布
彬彬侠的博客
02-17 1403
层次Softmax是一种加速 softmax 计算的技术，通过将词汇表构建成霍夫曼树并沿着树的路径进行概率计算，从而减少了每次训练时需要计算的词汇数目。它适用于大规模词汇表的任务，能够显著提高计算效率。尽管它在某些方面可能增加计算复杂度，但仍然是处理大规模自然语言处理任务时的有效工具。
基于Hierarchical Softmax的模型
wendaoliutou的博客
07-03 916
在word2vec原理中，我们讲到了使用神经网络的方法来得到词向量语言模型的原理和一些问题，现在我们开始关注word2vec的语言模型如何改进传统的神经网络的方法。由于word2vec有两种改进方法，一种是基于Hierarchical Softmax的，另一种是基于Negative Sampling的。本文关注于基于Hierarchical Softmax的改进方法，在下一篇讨论基于Negativ...
分层softmax_Hierarchical softmax(分层softmax)简单描述.
weixin_31663397的博客
12-31 795
最近在做分布式模型实现时,使用到了这个函数. 可以说非常体验非常的好. 速度非常快，效果和softmax差不多.我们知道softmax在求解的时候，它的时间复杂度和我们的词表总量V一样O(V),是性线性的，从它的函数方程式中，我们也可以很容易得出:softmax:f(x) = e^x / sum( e^x_i ) ;它的需要对所有的词 e^x 求和; 所以当V非常大的时候，哪怕时间复杂度是O(V...
霍夫曼树 -- 分层softmax(Hierarchical Softmax)，构造霍夫曼树来代替标准softmax
weixin_48185819的博客
05-28 2215
1 前言 霍夫曼树是二叉树的一种特殊形式，又称为最优二叉树，其主要作用在于数据压缩和编码长度的优化。 2 重要概念 2.1 路径和路径长度 在一棵树中，从一个结点往下可以达到的孩子或孙子结点之间的通路，称为路径。通路中分支的数目称为路径长度。若规定根结点的层数为1，则从根结点到第L层结点的路径长度为L-1。 图2.1 图2.1所示二叉树结点A到结点D的路径长度为2，结点A到达结点C的路径长度为1。 2.2 结点的权及带权路径长度 若将树中结点赋给一个有着某种含义的数值，则这个数值称.
深入理解Hierarchical Softmax机制
weixin_44467105的博客
12-09 2348
Hierarchical Softmax是利用哈夫曼树结构来减少计算量的一种方式。由word2vec论文应用， 能够加快模型的训练速度。 原始计算 原始在word2vec中提到的计算条件概率的公式为： P（v∣vi)=exp((v′)T∗vi)∑w=1Wexp(vw′∗vi) P（v| v_i) =\frac{exp((v')^{T} *v_i)}{\sum_{w=1}^{W} exp(v'_w*v_i)} P（v∣vi​)=∑w=1W​exp(vw′​∗vi​)exp((v′)T∗vi​)​ 但是，分母部
word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型
hengxingheng的博客
07-24 599
1. 基于Hierarchical Softmax的模型概述 　　　　我们先回顾下传统的神经网络词向量语言模型，里面一般有三层，输入层（词向量），隐藏层和输出层（softmax层）。里面最大的问题在于从隐藏层到输出的softmax层的计算量很大，因为要计算所有词的softmax概率，再去找概率最大的值。这个模型如下图所示。其中VV是词汇表的大小，   　　　　word2vec对这个模型做...
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