Können Sie kontrastives Lernen im maschinellen Lernen einfach für jemanden erklären, der neu im Bereich ML ist?
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Im kontrastiven Lernen erhält ein Modell sowohl positive als auch negative Samples als Input, um zwischen ihnen zu unterscheiden. Für word2vec zum Beispiel erhält ein Algorithmus, der versucht, die Ähnlichkeit des Wortes zu modellieren, als Input, dass 'king' oft 'crown' als Kontextwort hat (als positives Sample), während 'king' in der Regel nicht 'Bier', 'Laptop', 'Haus' oder 'Bush' in seinem Kontext (als negative Samples) hat. In diesem Beispiel werden positive Samples aus echtem Text gezeichnet und negative Samples sind nur zufällige Wörter. Weil 'king' und 'queen' beide mit Krone co-occur das word2vec Modell macht sie auch ähnlich in seiner internen Darstellung. So kann es Analogien wie zeichnen: 'king' - 'crown' + 'kippa' -> 'Jew' oder 'rabbi'
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Können Sie die Analogie klären? Ich folge nicht der Notation oder dem Vokabular, das im Beispiel verwendet wird.
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