word2vec高效训练方法
在word2vec原理中讲到如果每个词向量由300个元素组成，并且一个单词表中包含了10000个单词。回想神经网络中有两个权重矩阵——一个在隐藏层，一个在输出层。这两层都具有300 x 10000 = 3,000,000个权重！使用梯度下降法在这种巨大的神经网络下面进行训练是很慢的。并且可能更糟 ...
原文：3种常用的词向量训练方法的代码，Word2Vec, FastText, GloVe快速训练
种常用的词向量训练方法的代码，包括Word Vec, FastText, GloVe：https: github.com liyumeng DeepLearningPractice blob master WordEmbedding WordEmbedding.ipynb 词向量可视化工具：https: github.com liyumeng VisualWordEmbedding，用于评估词向 ...
2020-07-02 17:24 0 771 推荐指数：
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train_word2vec_model.py: 执行 "python train_word2vec_model.py v6_EN.txt v6_EN.model v6_EN.vector"即可训练词向量 train_word2vec_model.py为训练词向量的程序代码 ...
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