Hierarchical Softmax為什麼可以保證語料庫裡的詞可以嵌入到乙個低維的向量空間?

時間 2021-05-11 23:57:26

1樓:whjox

我理解的hierarchical softmax是word2vec裡的,如果已知context去求word的概率p直接用softmax的話,需要計算所有詞與context的內積,運算量是很大的。反之,如果構建乙個huffman tree,每次進行一次二分,那麼求p的話只需要沿著路徑從根節點到指向這個詞word的葉子節點,把一路上的概率相乘即可,運算量上小了許多。所以我感覺只是一種減少運算量的方法。

不足之處希望指出:)

參考:http://www.

2樓:Yao Wu

HS只是用來解決直接優化softmax loss複雜度太高的問題的一種方法,也有其他的loss或者求解方法作為替代。

詞嵌入是neural language model做的事情,用不用HS取決於最上層是不是用了softmax以及是否用它來求解。

3樓:郭阿澤

佔坑) 可以去看一下Bengio2023年的那篇hs的文章,【Hierarchical Probabilistic Neural Network Language Model】輸入的是單詞表達,hs的輸出可以理解為中間結點的表達,中間節點是每一次分類,可以看作多分類問題。

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