负采样的思想是每次训练只随机取一小部分的负例使他们的概率最小,以及对应的正例概率最大。随机采样需要假定一个概率分布,word2vec中直接使用词频作为词的分布,不同的是频数上乘上0.75,相比于直接使用频次作为权重,取0.75幂的好处可以减弱不同频次差异过大带来的影响,使得小频次的单词被采样的概率变大。 采样权重 ...
Negative Sampling 为什么要Negative Sampling 提升效率 假设训练的词典大小为1000, 那么在Softmax层,每一个训练样本需要更新1000个神经元的参数,Hierarchical Softmax也是为了缓解这个问题,使用了霍夫曼树后,需要更新的神经元数的期望值变成了log1000, 作者觉得这个还不够狠,毕竟谷歌的语料非常非常地大. 加速收敛 另外还...
传送:Word2Vec词嵌入向量延伸-原理剖析 基于Hierarchical Softmax的word2vec模型原理 1.基于Negative Sampling的梯度计算 Negative Sampling摒弃了霍夫曼树,采用负采样的方法求解(对生僻词的迭代求解进行运算优化)。训练样本中w表示中心词(是正例),周围...