JavaShuo
栏目
标签
NLP《词汇表示方法(四)负采样》
时间 2021-06-25
标签
NLP
负采样
word2vec
栏目
Microsoft Office
繁體版
原文
原文链接
一:负采样 在CBOW和Skip-Gram模型中,最后输出的都是词汇的one-hot向量,假如我们的词汇表的数量是10000,嵌入空间的维度是300,再假设此时是以Skip-Gram模型只预测context内的单独一个word的模型为例,那么从隐藏层到输出层的参数数量是300 x 10000的。 每次的输出之前都要做softmax操作,对于如此庞大的词汇数量,计算softmax是很耗费时间的,不仅
>>阅读原文<<
相关文章
1.
NLP《词汇表示方法(六)ELMO》
2.
NLP《词汇表示方法(三)word2vec》
3.
NLP《词汇表示方法(二)词嵌入表示》
4.
【NLP】词的表示方式
5.
NLP-词汇表征与词嵌入
6.
负采样算法
7.
深度学习——NLP中词的表示方法&word embedding&word2vec
8.
【转载】负采样算法
9.
Word2vec负采样
10.
采样方法
更多相关文章...
•
Web 词汇表
-
网站建设指南
•
W3C词汇和术语表
-
网站建设指南
•
SpringBoot中properties文件不能自动提示解决方法
•
RxJava操作符(四)Combining
相关标签/搜索
词汇表
采样
词汇
表示
nlp
词表
示法
词法
四方
采样率
Microsoft Office
PHP 7 新特性
PHP教程
MySQL教程
算法
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
安装cuda+cuDNN
2.
GitHub的使用说明
3.
phpDocumentor使用教程【安装PHPDocumentor】
4.
yarn run build报错Component is not found in path “npm/taro-ui/dist/weapp/components/rate/index“
5.
精讲Haproxy搭建Web集群
6.
安全测试基础之MySQL
7.
C/C++编程笔记:C语言中的复杂声明分析,用实例带你完全读懂
8.
Python3教程(1)----搭建Python环境
9.
李宏毅机器学习课程笔记2:Classification、Logistic Regression、Brief Introduction of Deep Learning
10.
阿里云ECS配置速记
本站公众号
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
1.
NLP《词汇表示方法(六)ELMO》
2.
NLP《词汇表示方法(三)word2vec》
3.
NLP《词汇表示方法(二)词嵌入表示》
4.
【NLP】词的表示方式
5.
NLP-词汇表征与词嵌入
6.
负采样算法
7.
深度学习——NLP中词的表示方法&word embedding&word2vec
8.
【转载】负采样算法
9.
Word2vec负采样
10.
采样方法
>>更多相关文章<<