NCE损失:-log(exp(1) / 归一化因子) 这个过程通过比较每个节点的嵌入与它在不同视图下的嵌入之间的相似度,与它与其他所有节点的相似度之和(作为背景噪声)进行对比,从而强化了模型在区分正样本(节点自身在不同视图下的一致性)与背景噪声之间的能力。
NCE损失(Noise-Constrastive Estimation Loss) 1.算法概述 假设X是从真实的数据(或语料库)中抽取的样本,其服从一个相对可参考的概率密度函数P(d),噪音样本Y服从概率密度函数为P(n),噪音对比估计(NCE)就是通过学习一个分类器把这两类样本区别开来,并能从模型中学到数据的属性。 模型原始论文:Noise-contrastive est...
NCE损失函数广泛应用于自然语言处理、推荐系统等领域的大规模分类问题。例如,在自然语言处理中,词向量生成模型Word2Vec就采用了NCE损失函数来训练模型。Word2Vec通过预测给定上下文中的目标词来生成词向量,而NCE损失函数则用于优化这一预测过程,使得生成的词向量能够更好地捕捉语义信息。 在推荐系统中,NCE损失函数也被用...
介绍InfoNCE Loss需要先介绍NCE Loss损失函数。 NCE Loss NCE是基于采样的方法,将多分类问题转为二分类问题。以语言模型为例,利用NCE可将从词表中预测某个词的多分类问题,转为从噪音词中区分出目标词的二分类问题,一个类是数据类别 data sample,另一个类是噪声类别 noisy sample,通过学习数据样本和噪声样本之间的...
Keras:使用NCE损失的权重 Keras是一个开源的深度学习框架,能够简化神经网络模型的构建和训练过程。它提供了丰富的工具和接口,方便用户在前端开发、后端开发、软件测试、数据库、服务器运维、云原生、网络通信、网络安全、音视频、多媒体处理、人工智能、物联网、移动开发、存储、区块链、元宇宙等领域进行应用。 NCE(Noise...
NCE损失函数,即Noise Contrastive Estimation损失函数,是一种非监督学习技术,可以克服数据量不足和标签数据量不足的问题。本文将详细介绍NCE损失函数的原理,其特点和用途,以及实现NCE损失函数的方法。 什么是NCE损失函数 NCE损失函数是一种无监督学习技术,其目的是从输入样本中学习到特征之间的相互关系,而无需使用标签...
损失函数（loss function）是用来评测模型的预测值f(x)与真实值Y的相似程度，损失函数越小，就代表模型...
所以,NCE的提速效果是明显的。 有了NCE Loss后,就可以用mxnet来训练word2vec了。word2vec的其中一个CBOW模型是用一个词周围的N个词去预测这个词,我们可以设计如下的网络结构: defget_net(vocab_size,num_input,num_label):data=mx.sym.Variable('data')label=mx.sym.Variable('label')label_weight=mx.sym...
NCE表现出明显加速效果。结合NCE损失，可以使用mxnet训练word2vec。CBOW模型通过周围N个词预测某个词，设计网络结构，输入输出分别对应词语嵌入矩阵，正样本与负样本在训练中并行。进一步，将lstm融入NCE损失框架，构建更复杂的神经网络结构。这一过程遵循Tensorflow的实现思路，全代码示例可在线查看。
nce_loss的实现逻辑如下: _compute_sampled_logits: 通过这个函数计算出正样本和采样出的负样本对应的output和label sigmoid_cross_entropy_with_logits: 通过 sigmoid cross entropy来计算output和label的loss,从而进行反向传播。这个函数把最后的问题转化为了num_sampled+num_real个两类分类问题,然后每个分类问题用了交...