詞表征 2：word2vec、CBoW、Skip-Gram、Negative Sampling、Hierarchical Softmax
向量和輸出詞向量后如何得到最終詞向量？常取輸入詞向量(word2vec)、拼接、相加(GloVe)等。 ...
原文：DL4NLP——詞表示模型（三）word2vec（CBOW/Skip-gram）的加速：Hierarchical Softmax與Negative Sampling
上篇博文提到，原始的CBOW Skip gram模型雖然去掉了NPLM中的隱藏層從而減少了耗時，但由於輸出層仍然是softmax ，所以實際上依然 impractical 。所以接下來就介紹一下如何對訓練過程進行加速。 paper中提出了兩種方法，一種是Hierarchical Softmax，另一種是Negative Sampling。 本文簡述了以下內容： CBOW Skip gram模型的 ...
2016-09-03 01:10 3 18152 推薦指數：
相關推薦
DL4NLP——詞表示模型（二）基於神經網絡的模型：NPLM；word2vec（CBOW/Skip-gram）
本文簡述了以下內容： 神經概率語言模型NPLM，訓練語言模型並同時得到詞表示 word2vec：CBOW / Skip-gram，直接以得到詞表示為目標的模型 （一）原始CBOW(Continuous Bag-of-Words)模型 ...
NLP中word2vec的CBOW模型和Skip-Gram模型
參考：tensorflow_manual_cn.pdf Page83 例子(數據集)： the quick brown fox jumped over the lazy dog. (1)CBOW模型： （2）Skip-Gram模型: ...
word2vec模型cbow與skip-gram的比較
cbow和skip-gram都是在word2vec中用於將文本進行向量表示的實現方法，具體的算法實現細節可以去看word2vec的原理介紹文章。我們這里大體講下兩者的區別，尤其注意在使用當中的不同特點。 在cbow方法中，是用周圍詞預測中心詞，從而利用中心詞的預測結果情況，使用 ...
word2vec原理(一) CBOW與Skip-Gram模型基礎
word2vec原理(一) CBOW與Skip-Gram模型基礎 word2vec原理(二) 基於Hierarchical Softmax的模型 word2vec原理(三) 基於Negative Sampling的模型 word2vec是google在2013 ...
漫談Word2vec之skip-gram模型
https://zhuanlan.zhihu.com/p/30302498 陳運文 ...
word2vec原理(三) 基於Negative Sampling的模型
word2vec原理(一) CBOW與Skip-Gram模型基礎 word2vec原理(二) 基於Hierarchical Softmax的模型 word2vec原理(三) 基於Negative Sampling的模型 在上一篇中我們講到 ...
一文詳解 Word2vec 之 Skip-Gram 模型（結構篇）
這次的分享主要是對Word2Vec模型的兩篇英文文檔的翻譯、理解和整合，這兩篇英文文檔都是介紹Word2Vec中的Skip-Gram模型。下一篇專欄文章將會用TensorFlow實現基礎版Word2Vec的skip-gram模型，所以本篇文章先做一個理論鋪墊。 原文英文文檔請參考鏈接 ...