word2vec高效訓練方法
在word2vec原理中講到如果每個詞向量由300個元素組成，並且一個單詞表中包含了10000個單詞。回想神經網絡中有兩個權重矩陣——一個在隱藏層，一個在輸出層。這兩層都具有300 x 10000 = 3,000,000個權重！使用梯度下降法在這種巨大的神經網絡下面進行訓練是很慢的。並且可能更糟 ...
原文：3種常用的詞向量訓練方法的代碼，Word2Vec, FastText, GloVe快速訓練
種常用的詞向量訓練方法的代碼，包括Word Vec, FastText, GloVe：https: github.com liyumeng DeepLearningPractice blob master WordEmbedding WordEmbedding.ipynb 詞向量可視化工具：https: github.com liyumeng VisualWordEmbedding，用於評估詞向 ...
2020-07-02 17:24 0 771 推薦指數：
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