基于Hierarchical Softmax的word2vec模型原理
传送：Word2Vec词嵌入向量延伸-原理剖析 基于Negative Sampling的word2vec模型原理 1.基于Hierarchical Softmax的梯度计算 与神经网路语言模型相比，霍夫曼树的所有内部节点类似神经网络隐藏层的神经元，根节点对应投影后的词向量，叶子节点类似神经网络输出softmax层的神经元，叶子节点的个数是词汇表大小。在霍夫曼树中，隐藏层到输出
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