小议负采样（Negative sampling）

时间 2020-12-20

标签机器学习繁體版

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训练一个神经网络意味着要输入训练样本并且不断调整神经元的权重，从而不断提高对目标的准确预测。每当神经网络经过一个训练样本的训练，它的权重就会进行一次调整。所以，词典的大小决定了我们的Skip-Gram神经网络将会拥有大规模的权重矩阵，所有的这些权重需要通过数以亿计的训练样本来进行调整，这是非常消耗计算资源的，并且实际中训练起来会非常慢。负采样（negative sampling）解决了这个问题

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1. Negative Sampling 负采样详解
2. Word2Vec教程-Negative Sampling 负采样
3. Word2vec：skip-gram模型+Negative Sampling(负采样)代码实现
4. word_embedding的负采样算法,Negative Sampling 模型
5. 逆采样(Inverse Sampling)和拒绝采样(Reject Sampling)原理详解
6. Word2vec负采样
7. Word2Vec Tutorial Part 2 - Negative Sampling
8. word2vec中的subsampling和negative sampling
9. word2vec中的Negative sampling 和 Subsampling
10. Word2Vec-Tutorial-Part-2-Negative-Sampling
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