除了tensorflow候选采样教程中的示例softmax和NCE损耗之外，还有什么好的解释吗？

我通过tensorflow API对候选采样注释进行了描述。但还不太清楚。特别是在谈到他们如何使用样本选择时。

在sampled softmax教程中，我不了解流程。它试图最大化给定C采样类的真实类概率。特别是他们如何选择C采样类。它基于

重要性采样的概念，这是一种在分布为多模态或非常复杂时如何从分布中高效生成样本的技术。这是在提案分发
Q（x）
的帮助下完成的，从中可以很容易地提取样本，例如高斯分布。也许读到这些会有帮助，你能解释一下概率分布吗？P（t1=y | x，c）这里这是给定上下文和抽样类分布的正确类的概率？