有感於最近接觸到的一些關於深度學習的知識，遂打算找個東西來加深理解。首選的就是以前有過接觸，且火爆程度非同一般的word2vec。嚴格來說，word2vec的三層模型還不能算是完整意義上的深度學習，本人確實也是學術能力有限，就以此為例子，打算更全面的了解一下這個工具。在此期間，參考 ...

（轉）深度學習word2vec筆記之算法篇 聲明：1）該博文是Google專家以及多位博主所無私奉獻的論文資料整理的。具體引用的資料請看參考文獻。具體的版本聲明也參考原文獻2）本文僅供學術交流，非商用。所以每一部分具體的參考資料並沒有詳細對應，更有些部分本來就是直接從其他博客復制過來的。如果某部 ...

目錄 1.簡介 2.從統計語言模型開始 2.1序列概率模型 2.2 N元統計模型 平滑技術 3.深度序列模型 3.1神經概率模型 3.1.1嵌入層 ...

　　　　在word2vec原理篇中，我們對word2vec的兩種模型CBOW和Skip-Gram，以及兩種解法Hierarchical Softmax和Negative Sampling做了總結。這里我們就從實踐的角度，使用gensim來學習word2vec。 1. gensim安裝與概述 ...

word2vec學習筆記 前言 最近一個月事情多，心力交瘁，臨近過年這幾天進入到啥也不想干的狀態，要想擺脫這種狀態最好的方法就是趕緊看書寫東西，給自己一些正反饋，走出負面循環。過完年要做一些NLP相關的事情了，所有要大致了解下相關內容，第一個准備深入了解的就是word2vec，這是一種詞嵌入 ...

https://zhuanlan.zhihu.com/p/26306795 https://arxiv.org/pdf/1411.2738.pdf https://zhuanlan.zhihu.c ...

簡介 Word2vec 是 Google 在 2013 年年中開源的一款將詞表征為實數值向量的高效工具, 其利用深度學習的思想，可以通過訓練，把對文本內容的處理簡化為 K 維向量空間中的向量運算，而向量空間上的相似度可以用來表示文本語義上的相似度。Word2vec輸出的詞向量可以被用來做 ...

參考資料： http://ir.dlut.edu.cn/NewsShow.aspx?ID=291 http://www.douban.com/note/2980 ...