Объясните, как учится Word2Vec? Какая функция потерь? Что максимизируется?
Word2Vec — это метод обучения векторных представлений слов. Он использует одну из двух архитектур: CBOW (Continuous Bag of Words) или Skip-gram.
▪️CBOW прогнозирует текущее слово на основе контекста (окружающих слов). ▪️Skip-gram наоборот использует текущее слово для предсказания контекста.
В процессе обучения Word2Vec использует нейронную сеть с одним скрытым слоем. Входные данные представляют собой слова в форме «one-hot encoded» векторов. Сеть обучается так, чтобы векторные представления слов в скрытом слое кодировали семантические и синтаксические характеристики слов.
Word2Vec может использовать несколько разных функций потерь, но наиболее распространёнными являются Negative Sampling Loss и Hierarchical Softmax. Цель обучения — максимизировать косинусное сходство между векторами слов, которые встречаются в похожих контекстах, и минимизировать его для слов, которые не встречаются вместе.
Объясните, как учится Word2Vec? Какая функция потерь? Что максимизируется?
Word2Vec — это метод обучения векторных представлений слов. Он использует одну из двух архитектур: CBOW (Continuous Bag of Words) или Skip-gram.
▪️CBOW прогнозирует текущее слово на основе контекста (окружающих слов). ▪️Skip-gram наоборот использует текущее слово для предсказания контекста.
В процессе обучения Word2Vec использует нейронную сеть с одним скрытым слоем. Входные данные представляют собой слова в форме «one-hot encoded» векторов. Сеть обучается так, чтобы векторные представления слов в скрытом слое кодировали семантические и синтаксические характеристики слов.
Word2Vec может использовать несколько разных функций потерь, но наиболее распространёнными являются Negative Sampling Loss и Hierarchical Softmax. Цель обучения — максимизировать косинусное сходство между векторами слов, которые встречаются в похожих контекстах, и минимизировать его для слов, которые не встречаются вместе.
#NLP #машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Among the actives, Ascendas REIT sank 0.64 percent, while CapitaLand Integrated Commercial Trust plummeted 1.42 percent, City Developments plunged 1.12 percent, Dairy Farm International tumbled 0.86 percent, DBS Group skidded 0.68 percent, Genting Singapore retreated 0.67 percent, Hongkong Land climbed 1.30 percent, Mapletree Commercial Trust lost 0.47 percent, Mapletree Logistics Trust tanked 0.95 percent, Oversea-Chinese Banking Corporation dropped 0.61 percent, SATS rose 0.24 percent, SembCorp Industries shed 0.54 percent, Singapore Airlines surrendered 0.79 percent, Singapore Exchange slid 0.30 percent, Singapore Press Holdings declined 1.03 percent, Singapore Technologies Engineering dipped 0.26 percent, SingTel advanced 0.81 percent, United Overseas Bank fell 0.39 percent, Wilmar International eased 0.24 percent, Yangzijiang Shipbuilding jumped 1.42 percent and Keppel Corp, Thai Beverage, CapitaLand and Comfort DelGro were unchanged.
Mr. Durov launched Telegram in late 2013 with his brother, Nikolai, just months before he was pushed out of VK, the Russian social-media platform he founded. Mr. Durov pitched his new app—funded with the proceeds from the VK sale—less as a business than as a way for people to send messages while avoiding government surveillance and censorship.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ms
