斯坦福CS224n(4)Word Window分类与神经网络

作者&投稿:文壮 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
~ 在机器学习的领域,特别是处理分类问题时,我们通常使用给定的训练数据集,其中输入xi如单词、上下文窗口、句子或文档,目标是预测对应的标签yi,比如情感极性或类别标签。在传统方法中,比如逻辑斯谛回归和SVM,分类决策的寻找过程可以通过计算权值矩阵(softmax部分)来实现,首先计算y行与x的乘积,然后归一化得到每个类别的概率。

优化目标是最大化正确类别的概率,这通常通过最小化负对数概率(交叉熵误差)来实现。交叉熵利用了真实标签(one-hot向量)和模型预测的概率,其本质是对两个分布差异的测量,有助于防止模型过拟合。在处理大规模数据时,我们不仅关注训练误差,还会监控测试误差,防止模型在训练集上过度学习导致性能下降。

在深度学习中,特别是词向量的训练,需要特别注意过拟合问题。预训练词向量可能会因为任务语料不足而失去泛化能力。针对窗口分类任务,如消歧或命名实体识别,可以通过拼接上下文窗口的词向量来构建简单分类器,梯度的计算则需要巧妙地拆分窗口并优化矩阵运算的效率。

传统的softmax分类可能不够强大,尤其是在大数据集中。引入神经网络可以学习非线性决策边界,使得模型能够处理更复杂的数据。神经网络中的神经元可以看作是逻辑斯谛回归的扩展,通过多层结构和非线性函数,神经网络可以捕捉数据的深层次特征,如location预测任务中的红点图展示。

目标函数设计时,除了朴素的间隔最大化,还有间隔最大化目标函数,通过指定缓冲区域来平衡分类精度和泛化能力。这些函数通常用SGD进行连续优化,通过Backpropagation算法计算梯度,包括权重、偏置和输入的梯度,利用链式法则将所有导数整合到一起。


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