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  • 分层softmax

    2019-09-09 19:33:03
    分层softmax综述笔记分层softmax 分层softmax 输出层变成一颗树形二叉树,其实,输出层有V-1个节点 (二叉树的内部节点,V是词汇表单词数),映射层输出:Xw与每个中间节点相连,和普通全连接类似。只不过在计算...

    分层softmax,交叉熵知识点

    分层softmax

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    输出层变成一颗树形二叉树,其实,输出层有V-1个节点 (二叉树的内部节点,V是词汇表单词数),映射层输出:Xw与每个中间节点相连,和普通全连接类似。只不过在计算概率的时候,采用了计算从二叉树根节点到目标词的概率,就是选择了路径对应的输出节点来计算概率。
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    dw,j就是目标词第w对应路径的第j各节点是做还是右,θw,j是输出节点对应的权值。

    交叉熵知

    交叉熵是一个信息论中的概念,它原来是用来估算平均编码长度的。给定两个概率分布p和q,通过q来表示p的交叉熵为:
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    注意,交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离,或可以说它刻画的是通过概率分布q来表达概率分布p的困难程度,p代表正确答案,q代表的是预测值,交叉熵越小,两个概率的分布约接近。

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  • 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...

    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,总体上会降低复杂度,而不常用的靠近叶子,走的路多,总体上会降低复杂度。

     

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  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/56139075

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/56139075

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  • 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...

    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),这个求解的过程耗时也比较“严重”;
    设想一下,当我们在训练模型时, 我们知道目标词x,但是我们却需要去求解所有的词,并求和。
    当然,有很多去研究如何优化这一过程,提出过各种各样的设想,其中 Hierarchical softmax 就是其中璀璨的一种。

    那么说道这,什么是 Hierarchical softmax ?

    形如:
    539316-20190110153918800-1910682141.png

    我们去构造一棵这样的树,这不是一般的二叉树,是依据训练样本数据中的单词出现的频率,构建起来的一棵Huffman tree ,频率越高,
    节点越短.
    当我们构造了这样之后,如下:
    图片名称
    我们发现对于每一个节点,都是一个二分类[0,1],也就是我们可以使用sigmod来处理节点信息;
    sigmod函数如下:
    539316-20190110155035201-1876608343.png,
    此时,当我们知道了目标单词x,之后,我们只需要计算root节点,到该词的路径累乘,即可. 不需要去遍历所有的节点信息,时间复杂度变为O(log2(V))
    539316-20190110155401866-473727323.png

    【参考资料】:
    1. https://towardsdatascience.com/hierarchical-softmax-and-negative-sampling-short-notes-worth-telling-2672010dbe08
    2.http://building-babylon.net/2017/08/01/hierarchical-softmax/

    转载于:https://www.cnblogs.com/gongxijun/p/10250289.html

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