二分类负采样方法多分类问题处理为二分类问题，需要能够正确地对正例和负例进行分类。如果以所有的负例为对象，词汇量将增加许多，无法处理。作为一种近似方法，将只使用少数负例。负采样方法：求正例作为目标词时的损失，同时采样(选出)若干个负例，对这些负例求损失。然后，将正例和采样出来的负例的损失加起来，作为最终的损失。例子如下图所示。负采样的采样方法：抽取负例：让语料库中常出现的单词易被抽到，不常出现的单词
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2023-12-02 19:40:00
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# 负采样（Negative Sampling）在Python中的实现
负采样是一种常用于处理大规模数据和模型训练的方法，特别是在机器学习和深度学习的领域。在推荐系统和自然语言处理等领域，负采样可以通过减少负样本的数量来提高模型的效率和效果。本文将带你逐步实现负采样的过程，下面我们将详细介绍每一步，并给出相应的Python代码实现。
## 流程概述
在实现负采样之前，我们首先需要了解整个流程
DSSM中的负样本为什么是随机采样得到的，而不用“曝光未点击”当负样本？召回是将用户可能喜欢的item，和用户根本不感兴趣的海量item分离开来，他面临的数据环境相对于排序来说是鱼龙混杂的。所以我们希望召回训练数据的正样本是user和item匹配度最高的那些样本，也即用户点击样本，负样本是user和item最不匹配的那些样本，但不能拿“曝光未点击”作为召回模型的负样本，因为我们从线上日志获得的训练
应用于自然语言处理 (NLP)、计算机视觉 (CV) 和推荐系统 (R...
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2023-05-01 17:54:20
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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。当前对于绝大多数的神经网络而言，更新参数使用的都是反向传播（back propagation）的方式。然而，对于庞大的神经网络而言，反向更新权重并不是一件容易的事情。同时，这意味着对于那些结果与标签值的不一致的节点，都需要做反向传播来更新权重。这
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2024-02-26 23:25:25
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Word2vec模型本质：是一个用来生成词向量的、简单的神经网络模型。 通过计算相似度来降低原来输入词的维度，举个例子： 图.甲网络结构如下： 图.乙 如乙图所示，我们一开始输入的是one-hot编码后的向量，1位于第7位，其对应的输入层到隐藏层的权重矩阵w一定是第7行，如下图示意
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2024-01-16 11:38:45
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论文《Sampling matters in deep embedding learning》论文地址：https://arxiv.org/pdf/1706.07567.pdf 该论文为2017年6月上传至arxiv。主要研究的是深度嵌入学习（deep embedding learning）中的采样问题和损失函数的问题。作者分析了contrastive loss和triplet loss，提出了
# Python负样本采样实现流程
## 引言
在机器学习和数据分析领域中，样本的不平衡问题是一个普遍存在的挑战。当正负样本比例严重失衡时，模型往往会偏向于预测占主导地位的样本类别，导致预测结果不准确。为了解决这个问题，负样本采样是一种常见的方法，通过调整样本比例来提高模型的性能。
本文将介绍如何用Python实现负样本采样，以帮助刚入行的开发者快速掌握这一技巧。
## 实现步骤
下面是
原创
2023-11-18 16:29:33
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任何采样算法都应该保证频次越高的样本越容易被采样出来。基本的思路是对于长度为1的线段，根据词语的词频将其公平地分配给每个词语： counter就是w的词频。 于是我们将该线段公平地分配了： 接下来我们只要生成一个0 1之间的随机数，看看落到哪个区间，就能采样到该区间对应的单词了，很公平。 但怎么根据
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2021-06-06 19:55:52
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负采样策略主要来源于NLP中的word2vec中，为了简化训练的过程而提出。负采样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
tf.nn.nce_loss是word2vec的skip-gram模型的负例采样方式的函数，下面分析其源代码。1 上下文代码loss = tf.reduce_mean(
tf.nn.nce_loss(weights=nce_weights,
biases=nce_biases,
labels=train
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2024-08-14 21:52:46
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amp;ThinSpace;=exp(wkTx+bk)ZP(y=k|x) = \fra...
原创
2018-11-14 22:59:20
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# 负采样数据的实现与指导
## 引言
在机器学习和深度学习中，负采样（Negative Sampling）是一种常用的技术，特别是在处理大规模的数据集时。它可以帮助我们有效地训练模型，提高模型的表现。本文将逐步指导你如何在Python中实现负采样数据的生成。
## 流程概述
在实施负采样之前，首先需要了解整个流程。下表概述了我们将在本文中执行的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----
SSD中难分负样本挖掘 训练时需要保持样本均衡，default boxes与真实样本匹配之后负样本集数量远远大于正样本集，会导致损失不易收敛。按照分类损失对样本进行排序，选择难分负样本（损失值高的负样本，即被分类错误的负样本）参与损失计算，一般正:负=1:3，def ssd_losses(logits, localisations,
gclasses, glocali
Skipgram是一种用于训练自然语言处理中的单词向量表示的算法。Skipgram的目的是预测给定单词周围的上下文单词。Skipgram背后的思想是，使用单词的向量来表示各个单词，而每个单词的向量是从预测其周围上下文单词的能力学习的。换句话说，Skipgram算法通过预测单词周围的上下文单词来学习单词向量。算法的基本结构是：1. 初始化词汇表中每个单词的向量 2. 针对数据集中的每个单词和上下文单
序学习这个是因为搞tensorflow肯定跳不过这个坑，所以还不如静下心来好好梳理一下。本文学完理论会优化自己以前的一个分类代码，从原来最古老的placeholder版本做一下优化——启发是来自transformer的源码，它的做法让我觉得我有必要体会一下。TFrecord注意，这里他只是一种文件存储格式的改变，前文那些队列的思想是没变的！！！简单介绍TFRecords其实是一种二进制文件，虽然它
1. Hierarchical Softmax的缺点与改进 在讲基于Negative Sampling的word2vec模型前，我们先看看Hierarchical Softmax的的缺点。的确，使用霍夫曼树来代替传统的神经网络，可以提高模型训练的效率。但是如果我们的训练样本里的中心词w是一个很生僻的词，那么就得在霍夫曼树中辛苦的向下走很久了。能不能不用搞这么复杂的一颗霍夫曼树，将模
推荐模型中双塔模型早已经普及.一个塔学用户表达.一个塔学item表达.很多双塔模型用各种各样的in-batch负采样策略.十方也是如此.往往使用比较大的batchsize,效果会比较好,但是由于内存限制,训练效率会比较低.这篇论文《Cross-Batch Negative Sampling for Training Two-Tower Recommenders》发现encoder的输出在war
原创
2021-09-08 16:49:06
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在推荐系统中，负采样（Negative Sampling）是一种常用的训练技术，用于处理推荐任务中的数据稀疏性和计算效率问题。它主要用于训练基于隐语义模型的推荐算法，如矩阵分解模型、深度学习模型等。推荐系统的目标是预测用户可能感兴趣的物品，通常通过构建用户-物品交互矩阵来表示用户行为。然而，在实际应用中，用户与物品之间的正反馈数据（用户感兴趣的物品）相对于负反馈数据（用户不感兴趣的物品）是非常稀疏
原创
2023-05-24 10:41:04
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负采样（negative sampling） 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。 vocabulary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我们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。
