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 ...
原文：神經網絡中embedding層作用——本質就是word2vec，數據降維，同時可以很方便計算同義詞（各個word之間的距離），底層實現是2-gram（詞頻）+神經網絡
Embedding tflearn.layers.embedding ops.embedding incoming, input dim, output dim, validate indices False, weights init truncated normal , trainable True, restore True, reuse False, scope None, name Em ...
2017-11-27 15:51 1 31163 推薦指數：
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