Hierarxik softmax nima va u qayerda qo'llaniladi?

Hierarxik softmax — bu juda katta sinf sonli vazifalar uchun softmax funksiyasini optimallashtirish usuli (masalan, NLP lug‘atidagi so‘zlar). Har bir sinf uchun ehtimollikni to‘g‘ridan-to‘g‘ri hisoblash o‘rniga, sinflar daraxt (hierarhiya) shaklida tashkil etiladi va ehtimollik daraxt bo‘ylab ildizdan listgacha bo‘lgan o'tishlarning ehtimolliklarining ko‘paytmasi sifatida hisoblanadi.

Bu hisoblash murakkabligini V o‘lchamdagi lug‘at uchun O(V) dan, O(log V) ga sezilarli darajada kamaytiradi.

Qo‘llanilishi:

• Katta lug‘atga ega til modellarini o‘qitishda
• So‘zlarning vektorli ifodalari (word embeddings), masalan, word2vec algoritmida
• Qidiruv tizimlari va tavsiyalar tizimlarida, bu yerda ko‘p variantlarning ehtimolligini tez baholash kerak.