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NCE的中文翻譯是“負(fù)抽樣估計(jì)”。這是一種用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失功能，最初是由Google的Thomas Mikolov等人提出的。它被廣泛用于自然語(yǔ)言處理和推薦字段。

NCE是一個(gè)對(duì)數(shù)線性模型，它通過(guò)采樣噪聲分布來(lái)近似目標(biāo)函數(shù)。在訓(xùn)練過(guò)程中，NCE將從噪聲分布中隨機(jī)提取一些負(fù)樣本，并將其輸入模型中，以及實(shí)際陽(yáng)性樣品進(jìn)行訓(xùn)練。這可以有效地降低計(jì)算復(fù)雜性，并更好地應(yīng)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

使用NCE時(shí)，有必要提前確定噪聲分布和正樣本的比率。一般而言，噪聲分布可以選擇為單詞頻率分布或均勻分布。陽(yáng)性樣本是指我們要預(yù)測(cè)的目標(biāo)詞匯。

NCE的主要功能是解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集中軟磁性功能的高計(jì)算復(fù)雜性問(wèn)題。由于SoftMax需要所有詞匯的歸一化，因此當(dāng)數(shù)據(jù)集較大時(shí)，計(jì)算量將非常大。 NCE通過(guò)采樣負(fù)樣本來(lái)近似目標(biāo)函數(shù)網(wǎng)校頭條，從而有效地降低了計(jì)算復(fù)雜性。

除了自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域外，NCE還廣泛用于建議中。在建議中，NCE可以幫助我們更好地處理大規(guī)模的用戶行為數(shù)據(jù)并改善建議結(jié)果。

示例句子參考：

1。NCE是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效損失函數(shù)。

2。使用NCE時(shí)，有必要確定噪聲分布的比率和正面樣本的比率。

3。通過(guò)對(duì)陰性樣品進(jìn)行采樣，從而有效降低了計(jì)算復(fù)雜性，從而近似目標(biāo)函數(shù)。

4。NCE不僅適用于自然語(yǔ)言處理，而且在建議中也廣泛使用。

5。使用NCE可以幫助我們更好地處理大規(guī)模用戶行為數(shù)據(jù)并改善建議結(jié)果。