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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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    告诉Stable Diffusion 2.0你不想要什么,生成效果更好:Negative Prompt显奇效

    在用 SD 2.0 对negative prompt 进行大量实验之后,我发现,negative prompt 对于从模型中获取良好结果着实意义重大。...而最令人惊讶的是,negative prompt 可能远远优于传统 prompt addition。 什么是negative prompt?...首先我们简单解释一下什么是 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。...但是,这些 negative prompt 是否比其他“成分”(如 4k hd)更好呢?negative prompt 如何与那些 positive promt addition 相互作用?...现在我们对 positive prompt addition(positive token)与negative prompt(negative token)进行交叉测试,看看negative prompt

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