Инкрементальное нейросетевое обобщённое неметрическое многомерное шкалирование
Аннотация
В статье рассматривается инкрементальная версия нейросетевого обобщённого неметрического многомерного шкалирования, предназначенная для достраивания пространства представлений после появления новых объектов. В отличие от классического GNMDS, где весь набор объектов оптимизируется совместно по порядковым ограничениям, инкрементальный сценарий разделяет обучение на старую и новую порции данных. На датасетах MEN, SimLex-999 и WordSim-353 исследуются режимы Только старые объекты (base old-only), Полное переобучение пространства (v1 full retrain), Фиксация старых координат (v2 add-block freeze-old) и дополнительный вариант Расширение старых координат (v2 add-block expand-old-extra). Показано, что фиксация старых координат ухудшает показатель качества на парах old-new, тогда как расширение пространства с L2-регуляризацией дополнительного блока старых координат резко улучшает ранговое соотношение и одновременно ограничивает деформацию старых объектов.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Редакционная политика журнала основывается на традиционных этических принципах российской научной периодики и строится с учетом этических норм работы редакторов и издателей, закрепленных в Кодексе поведения и руководящих принципах наилучшей практики для редактора журнала (Code of Conduct and Best Practice Guidelines for Journal Editors) и Кодексе поведения для издателя журнала (Code of Conduct for Journal Publishers), разработанных Комитетом по публикационной этике - Committee on Publication Ethics (COPE). В процессе издательской деятельности редколлегия журнала руководствуется международными правилами охраны авторского права, нормами действующего законодательства РФ, международными издательскими стандартами и обязательной ссылке на первоисточник.
Журнал позволяет авторам сохранять авторское право без ограничений. Журнал позволяет авторам сохранить права на публикацию без ограничений.
Издательская политика в области авторского права и архивирования определяются «зеленым цветом» в базе данных SHERPA/RoMEO.
Все статьи распространяются на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная, которая позволяет другим использовать, распространять, дополнять эту работу с обязательной ссылкой на оригинальную работу и публикацию в этом журналe.
