NLP ——Hierarchical Softmax

时间 2020-12-30

标签 nlp 繁體版

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NLP ——Hierarchical Softmax word2vec为什么不用现成的DNN模型，要继续优化出新方法呢？问题：从隐藏层到输出的softmax层的计算量很大，因为要计算所有词的softmax概率，再去找概率最大的值。 word2vec对这个模型做了改进：首先，对于从输入层到隐藏层的映射，没有采取神经网络的线性变换加激活函数的方法，而是采用简单的对所有输入词向量求和并取平均的方法

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1. 层次softmax (hierarchical softmax）理解
2. Hierarchical softmax(分层softmax)简单描述.
3. NLP（八）补充：基于Hierarchical Softmax的word2vec两种模型（CBOW与Skip-Gram）
4. 基于Hierarchical Softmax的word2vec模型原理
5. 基于 Hierarchical Softmax 的 CBOW 模型
6. word2vec基于Hierarchical softmax的模型细节
7. 基于Hierarchical Softmax的CBOW模型
8. 基于Hierarchical softmax的word2vec模型
9. hierarchical softmax对生僻词很不友好？扯淡！
10. word2vec进阶之skim-gram和CBOW模型（Hierarchical Softmax、Negative Sampling）
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