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Word2Vec教程-Negative Sampling 负采样

在这里,这9999个我们期望输出为0的神经元结点所对应的单词我们为 negative word....negative sampling 的想法也很直接 ,将随机选择一小部分的 negative words,比如选 10个 negative words 来更新对应的权重参数。...在论文中作者指出指出对于小规模数据集,建议选择 5-20 个 negative words,对于大规模数据集选择 2-5个 negative words....如果使用了 negative sampling 仅仅去更新positive word- “quick” 和选择的其他 10 个negative words 的结点对应的权重,共计 11 个输出神经元,相当于每次只更新...Selecting Negative Samples 使用 一元模型分布 (unigram distribution) 来选择 negative words,一个单词被选作 negative sample

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常用的Negative prompt用语-测试模型(Stable-Diffusion)

什么是negative prompt? 与正常的文本到图像 prompt 类似,Negative Prompting 表示你不希望在结果图像中看到的术语。...因此,用户需要使用 negative prompting 来完全控制 prompt。...Negative prompt常用单词1(建议使用) 使用的时候不用整体使用,看看自己生成的内容进行添加即可。...画得不好的脸、突变、变形、模糊、脱水、不良的解剖结构、不良的比例、额外的肢体、克隆的脸、毁容、总体比例、畸形的四肢、缺失的手臂、缺失的腿、额外的手臂、多余的腿、融合的手指、太多的手指、长脖子 出图测试:  Negative...不良解剖结构、不良比例、额外肢体、克隆脸、毁容、出框、丑陋、额外肢体、不良解剖结构、总比例、畸形四肢、缺失手臂、缺失腿、额外手臂、额外腿、变异的手、融合的手指、太多的手指、长脖子 出图测试: 总结: Negative

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·word2vec原理讲解Negative Sampling的模型概述

word2vec原理讲解Negative Sampling的模型概述 目录 1. Hierarchical Softmax的缺点与改进 2. 基于Negative Sampling的模型概述 3....基于Negative Sampling的模型梯度计算 4. Negative Sampling负采样方法 5. 基于Negative Sampling的CBOW模型 6....基于Negative Sampling的Skip-Gram模型 7. Negative Sampling的模型源码和算法的对应   ---- 1....Negative Sampling就是这么一种求解word2vec模型的方法,它摒弃了霍夫曼树,采用了Negative Sampling(负采样)的方法来求解,下面我们就来看看Negative Sampling...基于Negative Sampling的CBOW模型     有了上面Negative Sampling负采样的方法和逻辑回归求解模型参数的方法,我们就可以总结出基于Negative Sampling的

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文献阅读:SNCSE: Contrastive Learning for Unsupervised Sentence Embedding with Soft Negative Samples

样品的生成 而关于soft negative样品的生成方法,其实这个算是文中最核心的优化部分了。...正常来说,我们是无法获得这种soft negative样本的,文中事实上是采用了一种相对暴力的方式进行了实现。...2. soft-negative样品的作用 然后,他们使用消解实验看了一下soft negative sample是不是真的发挥了正向的作用。...具体而言,他们设置了4个实验: 将soft negative sample完全视为正例 将soft negative sample完全视为负例 不考虑soft negative sample的影响 使用...4. similarity考察 另外,除了指标方面,为了实际考察一下SNCSE是否真的可以对语义进行区分,文中还对negative sample以及soft negative sample的相似度分布进行了绘制

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