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Das Geheimnis von Word2Vec: Traditionelle und neuronale Methoden im Vergleich

2025-02-17

Dieser Blogbeitrag untersucht die Faktoren, die zum Erfolg von Word2Vec beitragen, und seine Beziehung zu traditionellen Wort-Embedding-Modellen. Durch den Vergleich von Modellen wie GloVe, SVD, Skip-gram with Negative Sampling (SGNS) und PPMI zeigt der Autor, dass das Tuning von Hyperparametern oft wichtiger ist als die Wahl des Algorithmus. Die Forschung demonstriert, dass traditionelle distributional semantische Modelle (DSMs) mit geeigneter Vor- und Nachbearbeitung eine mit neuronalen Netzwerkmodellen vergleichbare Leistung erzielen können. Der Artikel hebt die Vorteile der Kombination traditioneller und neuronaler Methoden hervor und bietet eine neue Perspektive auf das Lernen von Wort-Embeddings.

Überblick über Gradientenabstiegsoptimierungsalgorithmen

2025-01-25

Dieser umfassende Blogbeitrag befasst sich eingehend mit Gradientenabstiegsoptimierungsalgorithmen, der bevorzugten Methode zur Optimierung von neuronalen Netzen und vielen anderen Machine-Learning-Algorithmen. Er beginnt mit der Erforschung der Varianten des Gradientenabstiegs (Batch, stochastisch, Mini-Batch) und behandelt dann die Herausforderungen beim Training, wie z. B. die Wahl der Lernrate und Probleme mit Sattelpunkten. Der Beitrag beschreibt detailliert beliebte gradientenbasierte Optimierungsalgorithmen, darunter Momentum, Nesterov Accelerated Gradient, Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam, AdaMax, Nadam und AMSGrad, und erklärt deren Mechanismen und Aktualisierungsregeln. Darüber hinaus werden Algorithmen und Architekturen zur Optimierung des Gradientenabstiegs in parallelen und verteilten Umgebungen behandelt, zusammen mit zusätzlichen Strategien zur Verbesserung der SGD-Leistung, wie z. B. Mischen, Curriculum Learning, Batch-Normalisierung, frühes Stoppen und Gradientenrauschen.