导读:NCE的中文翻译是“负采样估计”。它是一种用于训练神经网络的损失函数,最初是由Google的Thomas Mikolov等人提出的。它被广泛应用于自然
NCE的中文翻译是“负采样估计”。它是一种用于训练神经网络的损失函数,最初是由Google的Thomas Mikolov等人提出的。它被广泛应用于自然语言处理和推荐等领域。
NCE是一种对数线性模型,它通过对噪声分布进行采样来近似目标函数。在训练过程中,NCE会随机从噪声分布中抽取一些负样本,并将其与真实的正样本一起输入到模型中进行训练。这样可以有效地降低计算复杂度,并且能够更好地应对大规模数据集。
在使用NCE时,需要提前确定噪声分布和正样本的比例。通常情况下,噪声分布可以选择为词频分布或者均匀分布。而正样本则是指我们要预测的目标词汇。
NCE的主要作用是解决softmax函数在大规模数据集上计算复杂度高的问题。由于softmax需要对所有词汇进行归一化操作,因此当数据集很大时,计算量会非常大。而NCE通过采样负样本来近似目标函数,从而有效地降低了计算复杂度。
除了在自然语言处理领域,NCE也被广泛应用于推荐中。在推荐中,NCE可以帮助我们更好地处理大规模的用户行为数据,并且能够提高推荐效果。
例句参考:
1. NCE是一种有效的训练神经网络的损失函数。
2. 在使用NCE时,需要提前确定噪声分布和正样本的比例。
3. NCE通过采样负样本来近似目标函数,从而有效地降低了计算复杂度。
4. NCE不仅适用于自然语言处理领域,也广泛应用于推荐中。
5. 使用NCE可以帮助我们更好地处理大规模的用户行为数据,并提高推荐效果。
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