Word2Vec原理之层次Softmax算法

最新推荐文章于 2025-02-17 17:36:06 发布
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本文深入探讨了Word2Vec模型中层级softmax技术的应用与实现原理。层级softmax作为一种高效的概率估计方法，在大规模词汇上的训练过程中显著提升了计算效率。
自然语言处理基础知识入门(二) Word2vec模型，层次softmax，负采样算法详解
WANGYANG的博客
04-02 2214
在上一篇博文中，详细探讨了NLP（自然语言处理）领域中两个核心技术：基于统计的N-gram模型与基于深度学习的NNLM（神经网络语言模型）。阐明了N-gram模型在处理单词时倾向于将它们视为孤立的单位(独热编码)，这种方法可能忽略了单词之间在某些层面上的相似性，从而在语义理解方面有所不足。这些模型主要依赖于对统计信息的聚合。为了克服这些局限性并赋予词向量丰富的语义信息，可以利用深度神经网络。通过利用目标词语之前的词向量去预测它本身，这种方法成功地为词向量赋予了包含语义信息的能力。
word2vec训练优化之Hierarchical Softmax
weixin_43646592的博客
12-30 1612
在word2vec中，我们知道，在最后一层的输出softmax中计算量是非常大的，因为如果词表大小为N，就要计算N个词的概率。而H softmax中则是将N分类问题转变成logN次二分类问题。 因为H softmax中主要就是利用了哈夫曼树（哈夫曼树树相比其他二叉树，更高效、更节省内存编码），这里来个简单介绍： 具体地是结合了哈夫曼树来做，叶子节点代表每个词。非叶子节点对应一个逻辑回归二分类模型。每个词的概率就是从根节点到该叶子节点路径上的所有非叶子节点（逻辑回归的输出概率）之积。这样就不用算N个词的概率
word2vec两种改进方法：层次softmax、负采样
真心乖宝宝的博客
06-28 3820
层次softmax 对输出层进行优化的策略，输出层从原始模型利用softmax计算概率值改为利用Huffman树计算概率值 负采样 把语料中的一个词串的中心词替换为别的词，构造语料D中不存在的词串作为负样本，每次训练只更新部分隐藏权重矩阵 哈夫曼树 给定N个权值作为N个叶子节点构造一棵二叉树，若该树的带权路径长度达到最小，称这样的二叉树为最优二叉树也称为哈夫曼树 ...
softmax层_Hierarchical Softmax（层次Softmax）
weixin_39600319的博客
11-26 500
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...
【转】Word2Vec原理之层次Softmax算法
热门推荐
imsuhxz的博客
08-27 1万+
本文转载自：http://qiancy.com/2016/08/17/word2vec-hierarchical-softmax/   在这个人工智能半边天，主流话题一天一变的现代世界里，不乏进步，也不乏泡沫，但Word2Vec依然是很富极客精神的典型代表，作者思路很巧妙，工程层面又很实用主义。 词嵌入的假设，是通过一个词所在的上下文可以获得词的语义甚至语法结构，有相似上下文的词在向量空间中...
Word2vec(一)_基于分层softmax
咕噜咕噜
12-08 389
Word2Vec原理解析二：层级Softmax与负采样
Xu_Wave
04-20 4875
Word2Vec原理解析二：层级Softmax与负采样
word2vec原理及其Hierarchical Softmax优化
weixin_41798058的博客
01-25 1446
文章目录一、什么是word2vec？1.1 词嵌入（word embedding）介绍1.2 word2vec概述CBOW2.1 Context滑动窗口2.2 模型结构三、Hierarchical Softmax优化3.1 从输入输出的降维到哈夫曼编码3.2 哈夫曼编码（Huffman Coding）3.3 从哈夫曼编码到Hierarchical Softmax3.3 模型的训练3.3.1 损失函数（Loss Function）3.3.2 模型的初始化3.3.3 模型的迭代四、准确率评估【附】参考资料gen
NLP笔记之word2vec算法（2）--Hierarchical Softmax原理+数学推导
张小彬
02-09 900
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算法原理详解
weixin_38232619的博客
04-21 2389
今天我们要讲解的算法是Word2vec。Word2vec（word to vector）顾名思义，这是一个将单词转换成向量形式的工具。通过转换，可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相似度，来表示文本语义上的相似度。
word2vec 原理（二）基于 Hierarchical Softmax 的模型
l491899327的博客
08-08 444
基于 Hierarchical Softmax 的模型1. negative sampling and hierarchical softmax2. CBOW model2.1 原理图2.2 梯度下降 1. negative sampling and hierarchical softmax 由于softmax运算考虑了背景词可能是词典 V 中的任一词，以上损失包含了词典大小数目的项的累加。在上一节中我们看到，不论是skip-gram模型还是cbow模型，由于条件概率使用了softmax运算，每一步的梯度计
【NLP】word2vec哈夫曼编码/层次softmax
weixin_46776511的博客
11-07 775
word2vec哈夫曼编码/层次softmax讲解
【万字长文】Word2Vec计算详解（三）分层Softmax与负采样
404 Not Found
10-08 1636
本文主要介绍Word2Vec模型中，两种优化方式的计算介绍
NLP篇【02】白话Word2vec原理以及层softmax、负采样的实现
程序认生
10-24 6274
一、什么是word2vec Word2vec，即词向量。2013年，Google团队发表了word2vec工具。word2vec工具主要包含两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词袋模型（continuous bag of words，简称CBOW），以及两种高效训练的方法：负采样（negative sampling）和层序softmax（hierarchical softmax）。值得一提的是，word2vec词向量可以较好地表达不同词之间的相似和类比关系。Google提出的这个wo......
【word2vec】层次Softmax（Hierarchical Softmax）
最新发布
彬彬侠的博客
02-17 1243
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。
word2vec的原理和难点介绍(skip-gram,负采样、层次softmax)
traveler-leon的博客
11-18 8275
前言 本文仅作一个备忘录，不详细说明word2vec的两种词袋模型（skip-gram和CBOW),后面的记录默认是在skip-gram的基础下完成，即是利用中心词来预测上下文;同时也不涉及数学的推导计算，仅是做一些我认为比较重要的知识纪要。 word2vec是什么？ word2vec通常是一种进行文本的向量提取的技术，利用单词的共现（共同出现，后续会有详细记录）思想，通过对文本语料库进行训练，得到的每个单词的向量，最后可以通过向量来计算单词的相似性，或者说是共现概率。 是有监督还是无监督？ word2ve
自然语言处理--词向量视频教学（word embedding）
09-14
自然语言处理教程，该课程着重讲解词向量（Word embedding），词向量是深度学习技术在自然语言处理中应用的基础，因此掌握好词向量是学习深度学习技术在自然语言处理用应用的重要环节。本课程从One-hot编码开始，word2vec、fasttext到glove讲解词向量技术的方方面面，每个技术点环节都有相应的小案例，以增加同学们学习兴趣。同时在课程最后整合案例的方式给大家展示词向量技术在相似度计算中的典型应用。希望我们的课程能帮助更多的NLPper。
麦克科马克
weixin_45519113的博客
10-01 5275
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Ma...
word2vec进阶之skim-gram和CBOW模型（Hierarchical Softmax、Negative Sampling）
AI蜗牛之家
03-20 6644
系列目录（系列更新中） 第二讲 cs224n系列之word2vec & 词向量 word2vec进阶之skim-gram和CBOW模型（Hierarchical Softmax、Negative Sampling） 第三讲 cs224n系列之skip-pram优化 & Global Vector by Manning & 词向量评价 语言模型 在统计自然
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