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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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  • 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;...
  • 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。

     

    开了一个技术交流的公众号,里面记录一些在学习有关深度学习,推荐系统与机器学习过程中的笔记与心得,欢迎关注~

                                                                            

            

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  • FastText所用的分层softmax:Hierarchical Softmax(层次Softmax) 层次softmax存储使用哈夫曼树。 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 加下来比较下最优二叉树和普通二叉树的区别: ...
    • 深度学习中的softmax

    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,所以计算时间会比较久;

    • FastText所用的分层softmax:Hierarchical Softmax(层次Softmax)
    1. 层次softmax存储使用哈夫曼树。

    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

    1. 加下来比较下最优二叉树和普通二叉树的区别:

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    如上图所示:

    • 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转换过的最优二叉树。
    • 图a中权重表示重要程度,可以看出,D是最重要的,那么有这样一个规则:最重要的放在最前面,由此构造了图b的哈夫曼树。

    它们的带权路径长度分别为:

    图a:WPL = 5 * 2 + 7 * 2 + 2 * 2 +13 * 2 = 54

    图b:WPL = 5 * 3 + 2 * 3 + 7 * 2 + 13 * 1 = 48

    可见,图b的带权路径长度较小,我们可以证明图b就是哈夫曼树。

    哈夫曼树的构造

    例子:

    有A B C D 四个词,数字表示词频,构造过程如下:
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    • 哈夫曼树编码

    左子树为0,右子树为1
    在这里插入图片描述

    那么D编码为0,B编码为10,C编码为110,A编码为111。

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  • 分层softmax(Hierachical Softmax)思想:Hierachical Softmax的基本思想就是首先将词典中的每个词按照词频大小构建出一棵Huffman树,保证词频较大的词处于相对比较浅的层,词频较低的词相应的处于Huffman树较深层的...

    分层softmax(Hierachical Softmax)思想:

    Hierachical Softmax的基本思想就是首先将词典中的每个词按照词频大小构建出一棵Huffman树,保证词频较大的词处于相对比较浅的层,词频较低的词相应的处于Huffman树较深层的叶子节点,每一个词都处于这棵Huffman树上的某个叶子节点;第二,将原本的一个|V|分类问题变成了

    次的二分类问题,做法简单说来就是,原先要计算
    的时候,因为使用的是普通的softmax,势必要求词典中的每一个词的概率大小,为了减少这一步的计算量,在Hierachical Softmax中,同样是计算当前词
    在其上下文中的概率大小,只需要把它变成在Huffman树中的路径预测问题就可以了,因为当前词
    在Huffman树中对应到一条路径,这条路径由这棵二叉树中从根节点开始,经过一系列中间的父节点,最终到达当前这个词的叶子节点而组成,那么在每一个父节点上,都对应的是一个二分类问题(本质上就是一个LR分类器),而Huffman树的构造过程保证了树的深度为
    ,所以也就只需要做
    次二分类便可以求得
    的大小,这相比原来|V|次的计算量,已经大大减小了。

    负采用思想:

    负采样的思想,也是受了C&W模型中构造负样本方法启发,同时参考了Noise Contrastive Estimation (NCE)的思想,用CBOW的框架简单来讲就是,负采样每遍历到一个目标词,为了使得目标词的概率

    最大,根据softmax函数的概率公式,也就是让分子中的
    最大,而分母中其他非目标词的
    最小,普通softmax的计算量太大就是因为它把词典中所有其他非目标词都当做负例了,而负采样的思想特别简单,就是每次按照一定概率随机采样一些词当做负例,从而就只需要计算这些负采样出来的负例了,那么概率公式便相应变为

    仔细和普通softmax进行比较便会发现,将原来的|V|分类问题变成了K分类问题,这便把词典大小对时间复杂度的影响变成了一个常数项,而改动又非常的微小,不可谓不巧妙。

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  • fastText——什么是分层softmax

    千次阅读 2019-06-17 20:03:13
    fastText的结构与CBOW差不多,只不过fastText的输入为整个文本的单词,输出为分类。...所以采用分层softmax以减少计算量。 先叙述fasttext的结构: 1.文本分词后排成列做输入。 2.lookup table变成...
  • 赫夫曼树matlab代码softmax_matlab 等级softmax的代码包括:霍夫曼树,训练和测试过程。
  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/56139075
  • 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...
  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/88874759
  • word2vec 优化的两种方法:层次softmax+负采样 gensim word2vec默认用的模型和方法 未经许可,不要转载。 机器学习的输入都是数字,而NLP都是文字; 为了让机器学习应用在NLP上,需要把文字转换为数字,把文字嵌入...
  • 第四章 基于hierarchical softmax的模型 Word2vec常用模型: 1.CBOW模型(continuous bag-of-words model) 2.skip-gram模型(continuous skip-gram model) word2vec两套框架: 对于CBOW和skip-gram模型,两套框架...
  • 好吧,在十亿字基准测试[8]和3.3GHz CPU上,具有标准参数(Sigmoid隐藏层的大小为256,层次化softmax)的程序在8个线程中每秒处理超过250k个字,即每分钟1500万个字。 结果,一个纪元花费了不到一个小时的时间。 ...
  • 摘要: 在word2vec原理篇中,我们对word2vec的两种模型CBOW和Skip-Gram,以及两种解法Hierarchical Softmax和Negative Sampling做了总结。这里我们就从实践的角度,使用gensim来学习word2vec。 1. gensim安装与概述 ...
  • 为了解决这个问题,本文提出了一种新的半监督学习算法,称为深度信念网络,嵌入了Softmax回归算法(DBNESR)。 DBNESR首先通过深度学习来学习特征的层次表示,然后使用Softmax回归进行更有效的分类。 同时,我们...
  • Pytorch—softmax回归

    2020-06-09 16:04:57
    Pytorch—softmax回归 1 知识回顾 softmax回归和一般的线性回归类似,将输入特征和权重做线性叠加。与线性回归的一个主要的不同的是,softmax回归的输出值个数等于标签里的类别数数量。这里我们以4个特征和3个分类为...
  • 神经网络Softmax层 Python实现

    千次阅读 2019-05-20 15:43:26
    Softmax Python实现 一 、不使用one-hot编码 import numpy as np def data_loss_softmax(scores, labels): num_examples = scores.shape[0] exp_scores = np.exp(sc...
  • 在本文中,我们提出了一个广义的large-margin softmax (L-Softmax)损失,该损失明显地促进了学习特征之间的类内紧致性和类间可分性。此外,L-Softmax不仅可以调整所需的边缘,还能避免过拟合。我们还表明,L-Softmax...
  • Softmax输出层损失函数及偏导数

    万次阅读 2017-01-07 10:47:35
    softmax
  • 校招面试记录贴

    2018-09-05 09:46:03
    腾讯sng 一面 1 海量文本去重 2 最长公共子串 3 negative sampling 和 分层softmax
  • Softmax函数加速(Part II)

    千次阅读 2017-06-16 15:13:20
    ================================ ...层次化的Softmax函数(Hierarchical Softmax) 差分Softmax函数(Differentiated Softmax) CNN-Softmax 基于采样的优化 重要性采样(Importa
  • 层次化softmax与负采样对比

    千次阅读 2019-06-11 16:11:47
    Hierarchical Softmax是一种对输出层进行优化的策略,输出层从原始模型的利用softmax计算概率值改为了利用Huffman树计算概率值。一开始我们可以用以词表中的全部词作为叶子节点,词频作为节点的权,构建Huffman树,...
  • Word2Vec原理之层次Softmax算法(转)

    千次阅读 2019-05-16 21:47:02
    Word2Vec原理之层次Softmax算法:http://qiancy.com/2016/08/17/word2vec-hierarchical-softmax/ 另外,添加一个交叉熵损失函数内容:https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/80735068 ...
  • 文章目录Skip-gramCBOWhierarchical softmaxnegative sampling Skip-gram skip-gram,即规定了中间词及其上下文窗口大小,会在这个窗口内随机选skip个。 CBOW hierarchical softmax 设词库大小为V,层次...
  • 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...
  • NLP面试知识汇总

    2021-09-17 21:14:26
    NLP面试知识汇总NLP面试知识汇总1. ngram模型2....softmax 分层softmaxnegative samplingnegative \ samplingnegative sampling 负采样预训练模型问题BERT的输入和输出分别是什么?不考虑多头的
  • 参考链接 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1411.2738v4.pdf 一、主要内容: word2vec模型: ...分层softmax:hierarchical softmax 负采样:negative sampling 二、CBOW 模型: 1、One...
  • 最近去了趟DeeCamp,有个叫徐亦达的老师用了一节课的时间讲了softmax,当时感觉没啥用,过于理论,就没仔细看。现在想想,其实还挺有用的,关于softmax的背后的原理其实非常丰富。。 前言 一切深度学习模型都有不同...

空空如也

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分层softmax