Machine Learning Note 2
Word Respresentation
Neighbor-based respresentation
- full document: word-document co-occurrence matrix gives general topics
- windows: context window for each word
Window-Based Co-occurrence Matrix
统计所有词汇的 neighbor ,形成一个二维表,每个词汇则有对应的向量,通过向量的运算得出词汇的相关性
例子:
to solve issues: low dimensional word vector
Low-Dimensional Dense Word Vector
- Method 1: dimension reduction on the matrix
- Method 2: directly learn low-dimensional word vectors
直接找出 word 在 syntactic 的位置
Language Modeling
Goal: estimate the probablity of a word sequence
-
N-Gram language model: Probability is conditioned on a window of (n-1) previous words
Issue: some sequences may not appear in the training data -
Neural Language Modeling: estimate not from count, but from NN predition
Issue: The input layer of the related words are close, so the possibility is almost the same -
Recurrent Neutual Network Language Model (RNNLM)
Idea: pass the information from the previous hidden layer to leverage all contexts
Recurrent Neutual Network
formulation:
definition:
Model Training: the target y is O, to train the model, we should change the parameters {U,V,W}
Backpropagation through Time (BPTT)
parameters{U,W} are tied together
Feature Scaling
Idea: make sure features are on the same scale
compute the average and variance to adjust the feature
Batch Normalization:
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