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El Secreto de Word2Vec: Uniendo Métodos Tradicionales y Neuronales

2025-02-17

Esta entrada de blog analiza los factores que contribuyen al éxito de Word2Vec y su relación con los modelos tradicionales de incrustaciones de palabras. Comparando modelos como GloVe, SVD, Skip-gram with Negative Sampling (SGNS) y PPMI, el autor revela que el ajuste de hiperparámetros suele ser más crucial que la elección del algoritmo. La investigación demuestra que los modelos semánticos distribucionales tradicionales (DSM), con un preprocesamiento y postprocesamiento adecuados, pueden lograr un rendimiento comparable a los modelos de redes neuronales. El artículo destaca los beneficios de combinar métodos tradicionales y neuronales, ofreciendo una nueva perspectiva sobre el aprendizaje de incrustaciones de palabras.

Descripción general de los algoritmos de optimización de descenso de gradiente

2025-01-25

Esta completa entrada de blog profundiza en los algoritmos de optimización de descenso de gradiente, el método preferido para optimizar redes neuronales y muchos algoritmos de aprendizaje automático. Comienza explorando las variantes del descenso de gradiente (por lotes, estocástico, mini-lotes), luego aborda los desafíos del entrenamiento, como la selección de la tasa de aprendizaje y los problemas de punto de silla. La entrada detalla meticulosamente algoritmos populares de optimización basados en gradiente, incluyendo Momentum, Gradiente Acelerado de Nesterov, Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam, AdaMax, Nadam y AMSGrad, explicando sus mecanismos y reglas de actualización. Además, abarca algoritmos y arquitecturas para optimizar el descenso de gradiente en entornos paralelos y distribuidos, junto con estrategias adicionales para mejorar el rendimiento del SGD, como el barajado, el aprendizaje de currículo, la normalización por lotes, la parada temprana y el ruido de gradiente.