سر نجاح Word2Vec: جسر بين الطرق التقليدية والشبكات العصبية

2025-02-17
سر نجاح Word2Vec: جسر بين الطرق التقليدية والشبكات العصبية

تتناول هذه المدونة العوامل التي ساهمت في نجاح Word2Vec وعلاقتها بالطرق التقليدية في تمثيل الكلمات. من خلال مقارنة نماذج مثل GloVe و SVD و Skip-gram with Negative Sampling (SGNS) و PPMI، يكشف الكاتب أن ضبط المعلمات الفائقة غالبًا ما يكون أكثر أهمية من اختيار الخوارزمية. تُظهر الدراسة أن النماذج الدلالية التوزيعية التقليدية (DSMs)، مع المعالجة المسبقة واللاحقة المناسبة، يمكن أن تحقق أداءً مماثلاً لنماذج الشبكات العصبية. يبرز المقال فوائد الجمع بين الطرق التقليدية والشبكات العصبية، مما يوفر منظورًا جديدًا لتعلم تمثيل الكلمات.

اقرأ المزيد

نظرة عامة على خوارزميات تحسين نزول التدرج

2025-01-25
نظرة عامة على خوارزميات تحسين نزول التدرج

تتناول هذه التدوينة الشاملة خوارزميات تحسين نزول التدرج، وهي الطريقة المفضلة لتحسين الشبكات العصبية والعديد من خوارزميات تعلم الآلة. تبدأ باستعراض أشكال نزول التدرج (الدفعات، العشوائي، الدفعات الصغيرة)، ثم تتناول تحديات التدريب، مثل اختيار معدل التعلم ومشاكل نقاط السرج. وتفصل التدوينة بدقة خوارزميات تحسين قائمة على التدرج الشائعة، بما في ذلك الزخم، وتسريع التدرج من نيستروف، وأداغراد، وأداديليتا، وأر إم إس بروب، وآدام، وأدا ماكس، ونادام، وأي إم إس غراد، مع شرح آلياتها وقواعد تحديثها. بالإضافة إلى ذلك، تغطي الخوارزميات والهندسات لتحسين نزول التدرج في إعدادات متوازية وموزعة، بالإضافة إلى استراتيجيات أخرى لتحسين أداء إس جي دي، مثل الخلط، وتعلم المناهج الدراسية، والتحسين الدفعي، والتوقف المبكر، وضوضاء التدرج.

اقرأ المزيد
التطوير نزول التدرج