论文:http://demo.clab.cs.cmu.edu/cdyer/nce_notes.pdf

参考:求通俗易懂解释下nce loss? - 知乎

参考:(三)通俗易懂理解——Skip-gram的负采样 - 知乎

主要参考:pytorch 源代码 NCELoss

目录

[nlp] 负采样 nce_loss相关推荐

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    一:负采样 在CBOW和Skip-Gram模型中,最后输出的都是词汇的one-hot向量,假如我们的词汇表的数量是10000,嵌入空间的维度是300,再假设此时是以Skip-Gram模型只预测cont ...

  2. 【NLP】word2vec负采样

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  3. 词向量模型skip-gram以及负采样技术图解

    一.前言 请勿全文复制转载!尊重劳动成果! 在使用词向量之前,我们往往用one-hot向量来表示一个字词,这样有两个缺点: ① 维度过大.使用one-hot向量来表示字词,那么一个字词就需要一个词表大 ...

  4. 2.7 负采样-深度学习第五课《序列模型》-Stanford吴恩达教授

    负采样 (Negative Sampling) 在上个视频中,你见到了Skip-Gram模型如何帮助你构造一个监督学习任务,把上下文映射到了目标词上,它如何让你学到一个实用的词嵌入.但是它的缺点就在于 ...

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    大纲: 1. onehot vs 分布式表示 2. 分布式表示的全局泛化能力 3. how to learn word2vec - intuition 4. SkipGram 5. SkipGram ...

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  7. NLP-词向量(Word Embedding)-2013:Word2vec模型(CBOW、Skip-Gram)【对NNLM的简化】【层次Softmax、负采样、重采样】【静态表示;无法解决一词多义】

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  8. 知识图谱-KGE(Knowledge Graph Embedding):负采样

    引言:负采样方法最初是被用于加速 Skip-Gram 模型的训练,后来被广泛应用于自然语言处理 (NLP).计算机视觉 (CV) 和推荐系统 (RS) 等领域,在近两年的对比学习研究中也发挥了重要作用 ...

  9. word2vec中的负采样问题

    在word2vec中最先使用的是softmax函数,由于softmax函数需要在分母上遍历每个单词,在归一化时计算成本高:而且在计算损失函数时,center word 与context word之间最 ...

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