¿Alguna vez has tenido dificultades para modificar tu documento WRD mientras estás en movimiento? ¡Bueno, DocHub tiene una excelente solución para eso! Accede a este editor en la nube desde cualquier dispositivo conectado a internet. Permite a los usuarios Negar sugerencias en archivos WRD de manera rápida y en cualquier momento que lo necesiten.
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En el último video, viste cómo el modelo Skip-Gram te permite tener una tarea de aprendizaje supervisado. Así que mapeamos del contexto al objetivo y cómo eso te permite aprender a una representación útil de palabras. Pero la desventaja de eso fue que el objetivo Softmax era lento de calcular. En este video, verás un problema de aprendizaje modificado llamado muestreo negativo que te permite hacer algo similar al modelo Skip-Gram que viste hace un momento, pero con un algoritmo de aprendizaje mucho más eficiente. Veamos cómo puedes hacer esto. La mayoría de las ideas presentadas en este video se deben a Tomas Mikolov, Ilya Sutskever, Kai Chen, Greg Corrado y Jeff Dean. Así que lo que vamos a hacer en este algoritmo es crear un nuevo problema de aprendizaje supervisado. Y el problema es, dado un par de palabras como naranja y jugo, vamos a predecir, ¿es este un par contexto-objetivo? Así que en este ejemplo, jugo de naranja fue un ejemplo positivo. ¿Y qué tal naranja y rey? Bueno, ese es un ejemplo negativo, así que voy a escribir 0 para el objetivo.
