【FunRec】Softmax负采样优化

511未经授权,禁止转载
学习人工智能机器学习算法推荐算法推荐系统神经网络语言模型,softmax优化,统计语言模型,重要性采样,蒙特卡罗方法,nce损失函数,负采样,梯度下降,参数更新,多分类问题,大规模分类召回
本次分享深入探讨了神经网络语言模型中的Softmax优化问题,解释了统计语言模型与神经网络语言模型的对比,并引入了重要性采样和蒙特卡罗方法来近似求解Softmax。详细分析了NCE损失函数和负采样在优化中的作用,以及它们在代码实现中的具体应用。此外,还讨论了采样方法在召回模型中的应用,以及如何根据实际场景选择合适的采样策略。内容适合对深度学习、推荐系统和召回模型感兴趣的技术人群。
讨论{{interaction.discussNum ? '(' + interaction.discussNum + ')' : ''}}
ad
发布
头像

{{ item.user.nick_name }} {{ EROLE_NAME[item.user.identity] }}

置顶笔记
讨论图
{{ item.create_time }}回复
  • 删除

    是否确认删除?

    确认
    取消
  • {{ item.is_top == 1 ? '取消置顶' : '置顶'}}

    已有置顶的讨论,是否替换已有的置顶?

    确认
    取消
{{ tag.text}}
头像
{{ subitem.user.nick_name }}{{ EROLE_NAME[subitem.user.identity] }}
{{ subitem.create_time }}回复
删除

是否确认删除?

确认
取消
发布
{{pageType === 'video' ? '讨论区抢占沙发,可获得双倍学分' :'讨论区空空如也,你来讲两句~'}}
发布
{{tips.text}}
{{ noteHeaderTitle }} 笔记{{ hasMyNote ? '我的笔记' : '记笔记' }}
{{ hasMyNote ? '我的笔记' : '记笔记' }}
优质笔记
更新于:{{ $dayjs.formate('YYYY-MM-DD HH:mm:ss', item.last_uptime*1000) }}
头像
{{ detail.username }}

公开笔记对他人可见,有机会被管理员评为“优质笔记”

{{ noteEditor.content.length }}/2000

公开笔记
保存
讲师头像
Datawhale
Datawhale 是一个专注于数据科学与 AI 领域的开源组织,汇集了众多领域院校和知名企业的优秀学习者,聚合了一群有开源精神和探索精神的团队成员。Datawhale 以「for the learner,和学习者一起成长」为使命,鼓励真实地展现自我、开放包容、互信互助、敢于试错和勇于担当。同时 Datawhale 用开源的理念去探索开源内容、开源学习和开源方案,赋能人才培养,助力人才成长,建立起人与人、人与知识、人与企业和人与未来的联结。
TA的视频
接下来播放:
自动连播