Add nce_cost example with Readme #43

pakchoi · 2017-05-16T14:37:07Z

resolve #6

lcy-seso

请重写README，太简单了。

lcy-seso · 2017-05-17T03:33:05Z

nce_cost/README.md

-TBD
+# NCE加速词向量训练
+## 背景介绍
+在自然语言处理领域中，传统做法通常使用one-hot向量来表示词，比如词典为['我', '你', '喜欢']，可以用[1,0,0]、[0,1,0]和[0,0,1]这三个向量分别表示'我'、'你'和'喜欢'。这种表示方式比较简洁，但是当词表很大时，容易产生维度爆炸问题；而且任意两个词的向量是正交的，向量包含的信息有限。为了避免或减轻one-hot表示的缺点，目前通常使用词向量来取代one-hot表示，词向量也就是word embedding，即使用一个低维稠密的实向量取代高维稀疏的one-hot向量。训练词向量的方法有很多种，神经网络模型是其中之一，包括CBOW、Skip-gram等，这些模型本质上都是一个分类模型，当词表较大即类别较多时，传统的softmax将非常消耗时间。PaddlePaddle提供了Hsigmoid Layer、NCE Layer，来加速模型的训练过程。本文主要介绍如何使用NCE Layer来加速训练，词向量相关内容请查阅PaddlePaddle Book中的[词向量章节](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/04.word2vec)。


请不要直接抄其它篇目的一整段。。。

请解释一下大词表训练的性能瓶颈

即使是翻译论文的Introduction 部分。这个背景介绍请不要直接复制粘贴已有内容。已有内容请直接加交叉引用。

lcy-seso · 2017-05-17T03:33:19Z

nce_cost/README.md

+在自然语言处理领域中，传统做法通常使用one-hot向量来表示词，比如词典为['我', '你', '喜欢']，可以用[1,0,0]、[0,1,0]和[0,0,1]这三个向量分别表示'我'、'你'和'喜欢'。这种表示方式比较简洁，但是当词表很大时，容易产生维度爆炸问题；而且任意两个词的向量是正交的，向量包含的信息有限。为了避免或减轻one-hot表示的缺点，目前通常使用词向量来取代one-hot表示，词向量也就是word embedding，即使用一个低维稠密的实向量取代高维稀疏的one-hot向量。训练词向量的方法有很多种，神经网络模型是其中之一，包括CBOW、Skip-gram等，这些模型本质上都是一个分类模型，当词表较大即类别较多时，传统的softmax将非常消耗时间。PaddlePaddle提供了Hsigmoid Layer、NCE Layer，来加速模型的训练过程。本文主要介绍如何使用NCE Layer来加速训练，词向量相关内容请查阅PaddlePaddle Book中的[词向量章节](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/04.word2vec)。
+
+## NCE Layer
+NCE Layer引用自论文\[[1](#参考文献)\]，NCE是指Noise-contrastive estimation，原理是通过构造一个逻辑回归（logistic regression），对正样例和负样例做二分类，对于每一个样本，将自身的label作为正样例，同时采样出K个其他的label作为负样例，从而只需要计算样本在这K+1个label上的概率，原始的softmax分类需要计算每个类别的分数，然后归一化得到概率，这个计算过程是十分耗时的。


这里写的太简单了。

关于这里，我一直在考虑怎么表述，这里可以通过公式来表达吗？或者有没有描述比较清楚的文档？

lcy-seso · 2017-05-17T03:33:39Z

nce_cost/README.md

+## 训练阶段
+训练直接运行``` python train.py ```。程序第一次运行会检测用户缓存文件夹中是否包含imikolov数据集，如果未包含，则自动下载。运行过程中，每1000个iteration会打印模型训练信息，主要包含训练损失，每个pass计算一次测试损失，并会保存一次模型。
+
+## 预测阶段


NCE 预测没有讲清楚。

为什么训练和预测不一样，要换层？

怎么共享参数？

lcy-seso · 2017-05-17T03:36:35Z

nce_cost/README.md

+图1. 网络配置结构
+</p>
+
+## 训练阶段


这里面没有任何详细的信息。请参考其它demo，

请参考文本分类，词向量两个PR的写作方式。

请解释一下NCE层如何使用，几个参数如何设置，如何影响模型的学习效果。

整个训练阶段和预测阶段，请重新修改。

NCE层的使用和参数仍然不够清晰，请列点来表达。

描述过于口语化，请修改。

xinghai-sun

总体感觉用语偏口语化，表述较随意，不严谨，有语病。
NCE的原理是重点，建议用更多的篇幅，更清晰地解释描述。
使用指导部分（如何使用自有数据，参数如何设置），描述仍不够具体清晰。

辛苦修改！

xinghai-sun · 2017-05-21T12:29:57Z

nce_cost/README.md

@@ -1,26 +1,71 @@
 # NCE加速词向量训练
 ## 背景介绍
-在自然语言处理领域中，传统做法通常使用one-hot向量来表示词，比如词典为['我', '你', '喜欢']，可以用[1,0,0]、[0,1,0]和[0,0,1]这三个向量分别表示'我'、'你'和'喜欢'。这种表示方式比较简洁，但是当词表很大时，容易产生维度爆炸问题；而且任意两个词的向量是正交的，向量包含的信息有限。为了避免或减轻one-hot表示的缺点，目前通常使用词向量来取代one-hot表示，词向量也就是word embedding，即使用一个低维稠密的实向量取代高维稀疏的one-hot向量。训练词向量的方法有很多种，神经网络模型是其中之一，包括CBOW、Skip-gram等，这些模型本质上都是一个分类模型，当词表较大即类别较多时，传统的softmax将非常消耗时间。PaddlePaddle提供了Hsigmoid Layer、NCE Layer，来加速模型的训练过程。本文主要介绍如何使用NCE Layer来加速训练，词向量相关内容请查阅PaddlePaddle Book中的[词向量章节](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/04.word2vec)。
+神经概率语言模型 (NPLM) 尽管优异的性能，但是其使用率仍然远远低于n-gram传统模型的使用，这是由于其众所周知的漫长训练时间。训练 NPLM 计算开销很大，因为softmax需要全局的计算，必须考虑词汇中的所有单词。


本文NPLM模型也是n-gram，这里所知的“n-gram传统模型”是特指table-lookup形式的LM？描述上请和book中的 n-gram neural model 区分。并且请注意，NCE不仅仅用于语言模型，该表述容易让人有歧义。

（NPLM）改为（Neural Probabilistic Language Model, NPLM）

性能包括训练效率，“优异的性能”和“漫长的训练时间”前后矛盾？

使用率低于n-gram, 不仅仅是因为训练缓慢，infer费时也是一个原因。所以最好说训练时间漫长是其中的一个原因。

词汇--》字典？

第一次提到”神经概率语言模型“，最好简要描述下是什么样的模型，用来干什么。

英文和中文之间除非有标点，否则建议增加一个空格，例如n-gram前后增加空格，下同。

xinghai-sun · 2017-05-21T12:40:51Z

nce_cost/README.md

@@ -1,26 +1,71 @@
 # NCE加速词向量训练
 ## 背景介绍
-在自然语言处理领域中，传统做法通常使用one-hot向量来表示词，比如词典为['我', '你', '喜欢']，可以用[1,0,0]、[0,1,0]和[0,0,1]这三个向量分别表示'我'、'你'和'喜欢'。这种表示方式比较简洁，但是当词表很大时，容易产生维度爆炸问题；而且任意两个词的向量是正交的，向量包含的信息有限。为了避免或减轻one-hot表示的缺点，目前通常使用词向量来取代one-hot表示，词向量也就是word embedding，即使用一个低维稠密的实向量取代高维稀疏的one-hot向量。训练词向量的方法有很多种，神经网络模型是其中之一，包括CBOW、Skip-gram等，这些模型本质上都是一个分类模型，当词表较大即类别较多时，传统的softmax将非常消耗时间。PaddlePaddle提供了Hsigmoid Layer、NCE Layer，来加速模型的训练过程。本文主要介绍如何使用NCE Layer来加速训练，词向量相关内容请查阅PaddlePaddle Book中的[词向量章节](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/04.word2vec)。
+神经概率语言模型 (NPLM) 尽管优异的性能，但是其使用率仍然远远低于n-gram传统模型的使用，这是由于其众所周知的漫长训练时间。训练 NPLM 计算开销很大，因为softmax需要全局的计算，必须考虑词汇中的所有单词。
+NCE（Noise-contrastive estimation）是一种快速简便的训练 NPLM 的算法，一种新的连续分布估计方法。这里我们使用了ptb数据来训练神经语言模型，并表明它减少了训练时间超过一个数量级, 而不影响所产生的模型的质量。该算法比重要性采样更有效而且更稳定, 因为它需要的噪音样本要少得多\[[1](#参考文献)\]。


连续分布还是离散分布？

去掉”所产生的“

”重要性采样“，专有名词的出现，请加参考论文。

”需要的噪音样本“容易有歧义，”噪音“不被需要。

xinghai-sun · 2017-05-21T12:44:58Z

nce_cost/README.md

-## 数据准备
-### PTB数据
-本文采用Penn Treebank (PTB)数据集（[Tomas Mikolov预处理版本](http://www.fit.vutbr.cz/~imikolov/rnnlm/simple-examples.tgz)），共包含train、valid和test三个文件。其中使用train作为训练数据，valid作为测试数据。本文训练的是5-gram模型，即用每条数据的前4个词来预测第5个词。PaddlePaddle提供了对应PTB数据集的python包[paddle.dataset.imikolov](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/python/paddle/v2/dataset/imikolov.py)    ，自动做数据的下载与预处理。预处理会把数据集中的每一句话前后加上开始符号\<s>以及结束符号\<e>，然后依据窗口大小（本文为5），从头到尾每次向右滑动窗口并生成一条数据。如"I have a dream that one day"可以生成\<s> I have a dream、I have a dream that、have a dream that one、a dream that one day、dream that one day \<e>，PaddlePaddle会把词转换成id数据作为预处理的输出。
+NCE Layer引用自论文\[[1](#参考文献)\]，NCE是指Noise-contrastive estimation，目的是用来提高训练速度并改善所得词向量的质量。与h-sigmoid[[2](#参考文献)\]相比，NCE不再使用复杂的Huffman树来构造目标函数，而是采用相对简单的随机负采样，这样能够大幅度提升计算性能。


Noise-contrastive estimation (NCE) [1]

h-sigmoid 首次使用，最好用全称，较为正式

”这样能够大幅度提升计算性能“ 避免口语化，建议”以大幅提升计算效率”。其他地方也请注意避免口语化。

xinghai-sun · 2017-05-21T12:46:28Z

nce_cost/README.md

+神经概率语言模型 (NPLM) 尽管优异的性能，但是其使用率仍然远远低于n-gram传统模型的使用，这是由于其众所周知的漫长训练时间。训练 NPLM 计算开销很大，因为softmax需要全局的计算，必须考虑词汇中的所有单词。
+NCE（Noise-contrastive estimation）是一种快速简便的训练 NPLM 的算法，一种新的连续分布估计方法。这里我们使用了ptb数据来训练神经语言模型，并表明它减少了训练时间超过一个数量级, 而不影响所产生的模型的质量。该算法比重要性采样更有效而且更稳定, 因为它需要的噪音样本要少得多\[[1](#参考文献)\]。
+
+## 实验数据


数据描述建议放到原理说明后

xinghai-sun · 2017-05-21T12:58:27Z

nce_cost/README.md

+NCE（Noise-contrastive estimation）是一种快速简便的训练 NPLM 的算法，一种新的连续分布估计方法。这里我们使用了ptb数据来训练神经语言模型，并表明它减少了训练时间超过一个数量级, 而不影响所产生的模型的质量。该算法比重要性采样更有效而且更稳定, 因为它需要的噪音样本要少得多\[[1](#参考文献)\]。
+
+## 实验数据
+本文采用Penn Treebank (PTB)数据集（[Tomas Mikolov预处理版本](http://www.fit.vutbr.cz/~imikolov/rnnlm/simple-examples.tgz)），这是一个用来训练语言模型的数据集，给出前4个词让语言模型预测第5个词。PaddlePaddle提供[paddle.dataset.imikolov](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/python/paddle/v2/dataset/imikolov.py)接口来方便调用数据，其中实现了数据自动下载，字典生成，滑动窗口等功能。


对PTB的描述有偏：PTB本身不是用来”给出前4个词让语言模型预测第5个词“，仅仅是这里的n-gram neural language model 这么预处理数据。

xinghai-sun · 2017-05-21T13:14:10Z

nce_cost/README.md

+
+- **输入层**：ptb的样本由原始的英文单词组成，将每个英文单词转换为字典中的id表示。
+
+- **词向量层**：使用定义好的embedding矩阵，将原先的id表示转换为向量表示。这种将英文单词转换为词向量的方法，比传统的one-hot表示更能体现词语的语义内容，关于词向量的更多信息请参考PaddleBook中的[词向量](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/04.word2vec)一节。


“定义好的” 描述不严谨，它是”tranable“的。

xinghai-sun · 2017-05-21T13:15:30Z

nce_cost/README.md

+
+- **词向量层**：使用定义好的embedding矩阵，将原先的id表示转换为向量表示。这种将英文单词转换为词向量的方法，比传统的one-hot表示更能体现词语的语义内容，关于词向量的更多信息请参考PaddleBook中的[词向量](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/04.word2vec)一节。
+
+- **词向量拼接层**：将词向量进行并联，就是将向量沿feature边依次拼接在一起形成一个矩阵。


向量拼接是指收尾相连，形成一个长向量，非矩阵。同时这里的描述过于口语化。
feature --》注意不要随意使用英文，能用中文则使用中文，有必要时可括号注明对应英文。

xinghai-sun · 2017-05-21T13:17:16Z

nce_cost/README.md

+
+- **词向量拼接层**：将词向量进行并联，就是将向量沿feature边依次拼接在一起形成一个矩阵。
+
+- **全连接隐层**：将上一层获得的词向量矩阵输入一层隐层的神经网络，


后面的描述没有任何信息量。

xinghai-sun · 2017-05-21T13:19:17Z

nce_cost/README.md

+
+- **全连接隐层**：将上一层获得的词向量矩阵输入一层隐层的神经网络，
+
+- **NCE层**：推断时，输出层的神经元数量和样本的类别数一致，在这里就是整个字典的大小，最后使用softmax对每个类别的概率做一个归一化操作，因此第$i$个神经元的输出就可以认为是样本属于第$i$类的预测概率。训练时，我们需要构造一个二分类分类器，万幸的是paddle已经帮助我们实现了这一切。


”万幸的是paddle已经帮助我们实现了这一切。“ 请避免口语化。

请更为严谨的表达在train和infer时，NCE层的不同。

xinghai-sun · 2017-05-21T13:22:14Z

nce_cost/README.md

+图1. 网络配置结构
+</p>
+
+## 训练阶段


整个训练阶段和预测阶段，请重新修改。

NCE层的使用和参数仍然不够清晰，请列点来表达。

描述过于口语化，请修改。

lcy-seso

README需要重写。

lcy-seso · 2017-05-22T02:48:22Z

nce_cost/README.md

@@ -1 +1,71 @@
-TBD
+# NCE加速词向量训练


NCE 在标题里改成中文。

使用噪声对比估计加速词向量训练。

lcy-seso · 2017-05-22T02:49:12Z

nce_cost/README.md

-TBD
+# NCE加速词向量训练
+## 背景介绍
+神经概率语言模型 (NPLM) 尽管优异的性能，但是其使用率仍然远远低于n-gram传统模型的使用，这是由于其众所周知的漫长训练时间。训练 NPLM 计算开销很大，因为softmax需要全局的计算，必须考虑词汇中的所有单词。


NPLM ，请在第一次出现的时候给英文全词拼接 + 逗号 + 英文缩写

但是其使用率仍然远远低于n-gram传统模型的使用 --> 这句话不通顺

这一段话请重写。

神经概率语言模型 (NPLM) 尽管优异的性能，但是其使用率仍然远远低于n-gram传统模型的使用，这是由于其众所周知的漫长训练时间。----> 请不要立这样简单粗暴的结论。

因为softmax需要全局的计算，必须考虑词汇中的所有单词。 --> 这句话没有信息量，什么叫“全局计算”，请保证在技术上是精确无歧义，可以被任何读者理解的。“全局计算”教科书和通用的技术文献中，不是一个广泛被接受的技术上精确的概念，请展开来解释。

多谢指点~~
3.1 不是个人观点，是论文：A Fast and Simple Algorithm for Training Neural Probabilistic Language Models 摘要中的内容，考虑严谨性，已经删去。
问题done

lcy-seso · 2017-05-22T02:56:34Z

nce_cost/README.md

+# NCE加速词向量训练
+## 背景介绍
+神经概率语言模型 (NPLM) 尽管优异的性能，但是其使用率仍然远远低于n-gram传统模型的使用，这是由于其众所周知的漫长训练时间。训练 NPLM 计算开销很大，因为softmax需要全局的计算，必须考虑词汇中的所有单词。
+NCE（Noise-contrastive estimation）是一种快速简便的训练 NPLM 的算法，一种新的连续分布估计方法。这里我们使用了ptb数据来训练神经语言模型，并表明它减少了训练时间超过一个数量级, 而不影响所产生的模型的质量。该算法比重要性采样更有效而且更稳定, 因为它需要的噪音样本要少得多\[[1](#参考文献)\]。


请务必保证技术的精确性和可推敲性。

NCE（Noise-contrastive estimation）是一种快速简便的训练 NPLM 的算法

NCE 并不是专门为了训练LM而出现的，它涵盖的范围超过LM，请不要将它与LM强绑定在一起。

NCE 不是一种“快速简便的训练 NPLM 的算法” 这个结论会令人误解。

快速简便的训练 --> 地，请区分 “的“”地“”得“。

并表明它减少了训练时间超过一个数量级, --> 我并没有在下文看到有所表明。

而不影响所产生的模型的质量 --> ”模型的质量“是如何度量的？请不要在没有给出数据的情况下，给出这种结论。这些近似估计都是有某些性能损失的。

因为它需要的噪音样本要少得多 --> 行文至此，”噪声样本“是一个前置概念。作为读者，至此我并不了解什么是噪音样本，在NCE里面有什么作用，为什么”噪音样本要少得多“ NCE 就比重要性采样效果好？

多谢指点~~
3 不是个人观点，是论文：A Fast and Simple Algorithm for Training Neural Probabilistic Language Models 摘要中的内容，考虑严谨性，已经删去。
其他done

lcy-seso · 2017-05-22T03:02:44Z

nce_cost/README.md

+本文采用Penn Treebank (PTB)数据集（[Tomas Mikolov预处理版本](http://www.fit.vutbr.cz/~imikolov/rnnlm/simple-examples.tgz)），这是一个用来训练语言模型的数据集，给出前4个词让语言模型预测第5个词。PaddlePaddle提供[paddle.dataset.imikolov](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/python/paddle/v2/dataset/imikolov.py)接口来方便调用数据，其中实现了数据自动下载，字典生成，滑动窗口等功能。
+
+## NCE Layer
+NCE Layer引用自论文\[[1](#参考文献)\]，NCE是指Noise-contrastive estimation，目的是用来提高训练速度并改善所得词向量的质量。与h-sigmoid[[2](#参考文献)\]相比，NCE不再使用复杂的Huffman树来构造目标函数，而是采用相对简单的随机负采样，这样能够大幅度提升计算性能。


NCE是指Noise-contrastive estimation --> 请在第一次出现技术名词的时候给出全词和缩写，这里不要重复解释。

目的是用来提高训练速度并改善所得词向量的质量。

我不认为NCE能”改善所得词向量的质量“

这个质量是怎么度量的？有没有参考文献？有没有自己测试的数据呢？

NCE不再使用复杂的Huffman树来构造目标函数，而是采用相对简单的随机负采样，这样能够大幅度提升计算性能。

hsigmoid没有使用Huffman 树，而是直接构建了一棵平衡二叉树。

相对简单的随机负采样，怎么简单？采样什么？怎采样？对学习效果一点影响都没有吗？采样有没有什么指导建议？

最后一句话，不如放在介绍完NCE之后来比较。

2 引用于word2vec中的数学原理详解，考虑严谨性已经删去。
3 引用于word2vec中的数学原理详解，是否需要保留？不排除引用文的错误

lcy-seso · 2017-05-22T03:11:59Z

nce_cost/README.md

+## NCE Layer
+NCE Layer引用自论文\[[1](#参考文献)\]，NCE是指Noise-contrastive estimation，目的是用来提高训练速度并改善所得词向量的质量。与h-sigmoid[[2](#参考文献)\]相比，NCE不再使用复杂的Huffman树来构造目标函数，而是采用相对简单的随机负采样，这样能够大幅度提升计算性能。
+
+NCE原理是通过构造一个逻辑回归（logistic regression），对正样例和负样例做二分类，对于每一个样本，将自身的预测词label作为正样例，同时采样出K个其他词label作为负样例，从而只需要计算样本在这K+1个label上的概率。整体目标函数的目的就是增大正样本的概率同时降低负样本的概率。相比原始的softmax分类需要计算每个类别的分数，然后归一化得到概率，这个计算过程是十分耗时的。


”NCE原理是通过构造一个逻辑回归（logistic regression），对正样例和负样例做二分类，对于每一个样本，将自身的预测词label作为正样例，同时采样出K个其他词label作为负样例，从而只需要计算样本在这K+1个label上的概率。“ --> 请调整说话/行文的顺序，概念和定义先行，其后才是基于概念/定义描述流程。

为什么NCE这样的估计方式可以近似逼近Softmax？复采样多少的时候近似效果比较好？

这里对比了softmax，上文对比hsigmoid，这些对比请放在一起，否则逻辑是分散散乱的。

关于问题2 ，负采用个数这是一个经验性问题，本人并没有大量地做过实验，不敢下结论。我找下相关文献，然后添加进来。
其他问题done

lcy-seso · 2017-05-22T03:15:48Z

nce_cost/README.md

+## 网络结构
+**模型的总体结构：**
+
+本文通过训练N-gram语言模型来获得词向量，具体地使用前4个词来预测当前词。网络输入为词在字典中的id，然后查询词向量词表获取词向量，接着拼接4个词的词向量，然后接入一个全连接隐层，最后是NCE Layer层。详细网络结构见图1：


N-gram语言模型来获得词向量 --> 如果不不准备解释这个模型的细节，请引导至BOOK。

请把流程描述变成以 1. 2. 3 这样以序号引导的步骤

lcy-seso · 2017-05-22T03:20:25Z

nce_cost/README.md

+## 训练阶段
+训练直接运行``` python train.py ```。程序第一次运行会检测用户缓存文件夹中是否包含imikolov数据集，如果未包含，则自动下载。运行过程中，每1000个iteration会打印模型训练信息，主要包含训练损失，每个pass计算一次测试损失，并会保存一次模型。
+
+在PaddlePaddle中也有已经实现好的nce layer，这里有一些参数需要自行根据实际场景进行设计，例如param\_attr和bias\_attr这两个参数，这是用来设置参数名字，这是为了后面预测阶段好来实现网络的参数共享，具体内容下一个章节里会称述。num\_neg\_samples参数负责控制对负样例的采样个数，同时也是相对正样例的采样倍数。neg\_distribution可以控制生成负样例标签的分布，默认是一个均匀分布。act参数表示激活函数，根据NCE的原理，这里应该使用sigmoid函数。


在PaddlePaddle中也有已经实现好的nce layer --> PaddlePaddle中的NCE layer。全文请统一， NCE这个简写出现时，全部用大写。

称述 --> 陈述

例如param_attr和bias_attr这两个参数，这是用来设置参数名字，这是为了后面预测阶段好来实现网络的参数共享

口语化太严重。改为：例如： param_attr设置了参数名字，因为，……

为什么后面预测阶段好来实现网络的参数共享，请不要直接抛出这样的概念/做法，请统筹行文的逻辑，给出原因。

同时也是相对正样例的采样倍数。 ----> 这句话没懂

请把每一个要解释的点用 list 列表的形式列清楚，保证条理性

口语化太严重，请重新完善

lcy-seso · 2017-05-22T03:26:29Z

nce_cost/README.md

+在PaddlePaddle中也有已经实现好的nce layer，这里有一些参数需要自行根据实际场景进行设计，例如param\_attr和bias\_attr这两个参数，这是用来设置参数名字，这是为了后面预测阶段好来实现网络的参数共享，具体内容下一个章节里会称述。num\_neg\_samples参数负责控制对负样例的采样个数，同时也是相对正样例的采样倍数。neg\_distribution可以控制生成负样例标签的分布，默认是一个均匀分布。act参数表示激活函数，根据NCE的原理，这里应该使用sigmoid函数。
+
+## 预测阶段
+预测直接运行``` python infer.py ```，程序会首先load最新模型，然后按照batch方式进行预测，并打印预测结果。预测阶段最重要的就是共享NCE layer中的逻辑回归训练得到的参数，因为PaddlePaddle里的NCE层并不支持直接用在预测时进行输出，所以必须自己重新写一个推断层，推断层的参数为训练时的参数，所以需要参数共享。


因为PaddlePaddle里的NCE层并不支持直接用在预测时进行输出，所以必须自己重新写一个推断层，推断层的参数为训练时的参数，所以需要参数共享。

不是因为Paddle不支持，是因为训练和预测计算逻辑本来就不一样

不是”必须自己重新写“，而是只需要换层+参数共享，这和重写不一样。

”重新写一个推断层“这种表述让人会问：怎么写？

lcy-seso · 2017-05-22T03:28:25Z

nce_cost/README.md

+## 预测阶段
+预测直接运行``` python infer.py ```，程序会首先load最新模型，然后按照batch方式进行预测，并打印预测结果。预测阶段最重要的就是共享NCE layer中的逻辑回归训练得到的参数，因为PaddlePaddle里的NCE层并不支持直接用在预测时进行输出，所以必须自己重新写一个推断层，推断层的参数为训练时的参数，所以需要参数共享。
+
+参数分享的方法，通过paddle.attr.Param方法获取参数值，并参数值传入paddle.layer.trans\_full\_matrix\_projection对隐层输出向量hidden\_layer做一个矩阵右乘，从而得到最后的类别向量，将类别向量输入softmax做一个归一操作，从而得到最后的类别概率分布。


分享-->共享

通过paddle.attr.Param方法获取参数值，并参数值传入 --> 没有获取参数这个步骤，直接硬性指定参数名

配置里为什么引入了transpose_full_matrix_projection 这里没解释。

2 Paddle会自行在模型寻找这个参数名的参数，并获取，我表达没清楚。。

lcy-seso · 2017-05-22T03:29:11Z

nce_cost/README.md

+参数分享的方法，通过paddle.attr.Param方法获取参数值，并参数值传入paddle.layer.trans\_full\_matrix\_projection对隐层输出向量hidden\_layer做一个矩阵右乘，从而得到最后的类别向量，将类别向量输入softmax做一个归一操作，从而得到最后的类别概率分布。
+
+代码实现如下：
+


请在解释NCE 参数的时候贴这段代码，然后针对代码一一解释。

感谢 @lcy-seso 的悉心指导，辛苦了~~

luotao1 · 2017-05-23T08:51:39Z

nce_cost/README.md

+
+$$
+{ P }^{ h }(D=1|w,\theta )=\frac { { P }_{ \theta  }^{ h }(w) }{ { P }^{ h }_{ \theta  }(w)+k{ P }_{ n }(w) } =\sigma (\Delta { s }_{ \theta  }^{  }(w,h))
+$$


这个公式太长了，在github中无法显示。19行和22行的公式都是同样的问题。

在我本地上显示并没有问题啊？要不要换成图片？

done. 将公式简化，可以解决这个问题

lcy-seso

LGTM and I will further refine this demo.

Deleted unnecessary mkldnn parameter

lcy-seso requested changes May 17, 2017

View reviewed changes

lcy-seso requested a review from xinghai-sun May 18, 2017 04:39

xinghai-sun reviewed May 21, 2017

View reviewed changes

lcy-seso requested changes May 22, 2017

View reviewed changes

pakchoi added 4 commits May 22, 2017 21:48

add test file

f35eb81

add nce example

eff20f0

add test file

0b66e8e

add nce file

e92d8a3

pakchoi force-pushed the add_nce_cost branch from 3aeb068 to e92d8a3 Compare May 22, 2017 13:52

luotao1 reviewed May 23, 2017

View reviewed changes

pakchoi added 4 commits May 24, 2017 11:37

Update README.md

e4a6b07

Update README.md

1771d6f

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e987e3e

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lcy-seso approved these changes Jun 8, 2017

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lcy-seso merged commit a2f2a56 into PaddlePaddle:develop Jun 8, 2017

wojtuss pushed a commit to wojtuss/models that referenced this pull request Mar 4, 2019

Merge pull request PaddlePaddle#43 from AIPG/Issue/AIBT-1187

abb4543

Deleted unnecessary mkldnn parameter


		- 输入层：ptb的样本由原始的英文单词组成，将每个英文单词转换为字典中的id表示。

		- 词向量层：使用定义好的embedding矩阵，将原先的id表示转换为向量表示。这种将英文单词转换为词向量的方法，比传统的one-hot表示更能体现词语的语义内容，关于词向量的更多信息请参考PaddleBook中的[词向量](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/04.word2vec)一节。


		- 词向量层：使用定义好的embedding矩阵，将原先的id表示转换为向量表示。这种将英文单词转换为词向量的方法，比传统的one-hot表示更能体现词语的语义内容，关于词向量的更多信息请参考PaddleBook中的[词向量](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/04.word2vec)一节。

		- 词向量拼接层：将词向量进行并联，就是将向量沿feature边依次拼接在一起形成一个矩阵。


		- 词向量拼接层：将词向量进行并联，就是将向量沿feature边依次拼接在一起形成一个矩阵。

		- 全连接隐层：将上一层获得的词向量矩阵输入一层隐层的神经网络，


		- 全连接隐层：将上一层获得的词向量矩阵输入一层隐层的神经网络，

		- NCE层：推断时，输出层的神经元数量和样本的类别数一致，在这里就是整个字典的大小，最后使用softmax对每个类别的概率做一个归一化操作，因此第$i$个神经元的输出就可以认为是样本属于第$i$类的预测概率。训练时，我们需要构造一个二分类分类器，万幸的是paddle已经帮助我们实现了这一切。

		参数分享的方法，通过paddle.attr.Param方法获取参数值，并参数值传入paddle.layer.trans\_full\_matrix\_projection对隐层输出向量hidden\_layer做一个矩阵右乘，从而得到最后的类别向量，将类别向量输入softmax做一个归一操作，从而得到最后的类别概率分布。

		代码实现如下：

Add nce_cost example with Readme #43

Add nce_cost example with Readme #43

Conversation

pakchoi commented May 16, 2017

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