Hierarchical softmax nedir ve nerede kullanılır?

Hiyerarşik softmax, çok büyük sayıda sınıf içeren görevler için softmax fonksiyonunun hesaplanmasında kullanılan bir optimizasyon yöntemidir (örneğin, NLP sözlüğündeki kelimeler). Her sınıfın olasılığı doğrudan hesaplanmak yerine, sınıflar bir ağaç (hiyerarşi) içinde organize edilir ve olasılık, kök düğümden yapraklara kadar olan geçişlerin olasılıklarının çarpımı olarak hesaplanır.

Bu, hesaplama karmaşıklığını V büyüklüğündeki sözlük için O(V) den, O(log V) ye önemli ölçüde azaltır.

Uygulama alanları:

• Büyük sözlüğe sahip dil modellerinin eğitimi
• Kelime vektör temsilleri (word embeddings), örneğin word2vec algoritmasında
• Arama motorları ve öneri sistemleri, burada çok sayıda seçeneğin olasılığını hızlıca değerlendirmek gerekir.