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 ...
原文：word2vec原理(二) 基於Hierarchical Softmax的模型
word vec原理 一 CBOW與Skip Gram模型基礎 word vec原理 二 基於Hierarchical Softmax的模型 word vec原理 三 基於Negative Sampling的模型 在word vec原理 一 CBOW與Skip Gram模型基礎中，我們講到了使用神經網絡的方法來得到詞向量語言模型的原理和一些問題，現在我們開始關注word vec的語言模型如何改進 ...
2017-07-27 17:26 264 94476 推薦指數：
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