Många nyligen inbäddade algoritmer i nätverket använder negativ provtagning (NS) för att approximera en variant av den beräknings dyrt Skip-Gram neurala nätverk arkitektur (SGA) mål. I detta dokument ger vi teoretiska argument som visar hur NS kan misslyckas med att korrekt uppskatta SGA-målet, och varför det inte är en lämplig kandidat för nätverket inbäddningsproblem som ett tydligt mål. Vi visar NS kan lära sig oönskade inbäddningar, som ett resultat av "Populärt grannproblem". Vi använder teorin för att utveckla en ny metod "R-NS" som lindrar problemen med NS genom att använda en mer intelligent negativ provtagning och noggrann bestraffning av inbäddningar. R-NS är skalbart till storskaliga nätverk, och vi demonstrerar empiriskt R-NS överlägsen NS för multimärkning av en mängd olika verkliga nätverk, inklusive sociala nätverk och språknätverk.
I arbetet med titeln Robust negativ provtagning för nätverk inbäddning författarna ger teoretiska argument som visar hur Negativ provtagning kan misslyckas med att korrekt uppskatta Skip-Gram målet, och varför det inte är en lämplig kandidat för nätverket inbäddning problem REF.
Robust Negative Sampling for Network Embedding
{'venue': 'AAAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}