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Word2Vec 的秘密武器：传统方法与神经网络的融合

2025-02-17
Word2Vec 的秘密武器：传统方法与神经网络的融合

这篇博文深入探讨了 Word2Vec 成功背后的因素，并揭示了它与传统词向量模型之间的联系。作者通过比较 GloVe、SVD、Skip-gram with Negative Sampling (SGNS) 和 PPMI 等模型，发现超参数的调优比算法选择更重要。研究表明，传统分布语义模型（DSMs）经过适当的预处理和后处理，性能并不逊色于神经网络模型。文章强调了结合传统方法和神经网络模型的优势，为词向量表示学习提供了新的视角。

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(www.ruder.io)
AI 词向量 Word2Vec 分布式语义

梯度下降优化算法概述

2025-01-25
梯度下降优化算法概述

本文深入浅出地讲解了梯度下降优化算法，这是优化神经网络和其他机器学习算法的首选方法。文章从梯度下降的变体（批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降）开始，探讨了训练过程中的挑战，例如学习率选择和鞍点问题。随后，文章详细介绍了各种流行的基于梯度的优化算法，包括动量法、Nesterov 加速梯度法、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam、AdaMax、Nadam和AMSGrad，并解释了它们的原理和更新规则。此外，文章还涵盖了并行和分布式设置下优化梯度下降的算法和架构，以及其他一些提高梯度下降性能的策略，例如洗牌和课程学习、批量归一化、提前停止和梯度噪声。

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开发