Webtagr - テクノロジーニュースダイジェスト

人気のタグ：

仮想化 DNSセキュリティ形式的検証到達可能性解析 C言語コンパイラエラーマクロの衝突 Web拡張機能開発フレームワークコモドール64 すべてのタグ

2025-02-17

この記事では、Word2Vecの成功に寄与する要因と、従来の単語埋め込みモデルとの関係を探ります。GloVe、SVD、Skip-gram with Negative Sampling (SGNS)、PPMIなどのモデルを比較することで、ハイパーパラメータの調整がアルゴリズムの選択よりも重要であることが明らかになります。研究により、適切な前処理と後処理を行うことで、従来の分布意味論モデル（DSM）はニューラルネットワークモデルと同等の性能を達成できることが示されています。この記事では、従来の手法とニューラルネットワークモデルを組み合わせるメリットを強調し、単語埋め込み学習に対する新しい視点を与えます。

勾配降下法最適化アルゴリズムの概要

2025-01-25

この包括的なブログ投稿では、ニューラルネットワークや多くの機械学習アルゴリズムを最適化するのに最適な方法である、勾配降下法最適化アルゴリズムについて詳しく解説しています。バッチ勾配降下法、確率的勾配降下法、ミニバッチ勾配降下法といった勾配降下法の変種から始まり、学習率の選択や鞍点問題といったトレーニングにおける課題についても説明します。その後、モーメンタム、ネステロフ加速勾配法、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam、AdaMax、Nadam、AMSGradなど、人気の勾配ベースの最適化アルゴリズムを詳細に説明し、そのメカニズムと更新ルールを解説します。さらに、並列および分散環境での勾配降下法の最適化のためのアルゴリズムとアーキテクチャ、シャッフル、カリキュラム学習、バッチ正規化、早期停止、勾配ノイズなど、SGDのパフォーマンスを向上させるための追加戦略についても説明します。

Word2Vecの成功の秘訣：伝統的な手法とニューラルネットワークの融合

勾配降下法最適化アルゴリズムの概要