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：詞表征 2：word2vec、CBoW、Skip-Gram、Negative Sampling、Hierarchical Softmax
原文地址：https: www.jianshu.com p a abf 基於迭代的方法直接學 相較於基於SVD的方法直接捕獲所有共現值的做法，基於迭代的方法一次只捕獲一個窗口內的詞間共現值。 好的語言模型中，有意義的句子高概率，無意義的句子即使語法正確也低概率。 在得到輸入詞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 word vec 拼接 相加 GloVe 等。 主要有以下 種模型算法 ...
2019-05-01 19:54 0 534 推薦指數：
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漫談Word2vec之skip-gram模型
https://zhuanlan.zhihu.com/p/30302498 陳運文 ...