【图表示学习】word2vec与DeepWalk
一、word2vec 在自然语言处理中，词向量是一种常见的词分布式表示。词表中的每个单词均由一个维度固定的连续向量表示。word2vec是2013年Google公布的训练词向量的工具，其包含了两个模型，分别是：CBOW和SkipGram。这里仅简单介绍SkipGram模型，更加详细的原理介绍见文章【自然语言处理】【Word2Vec(二)】超详细的原理推导(包含负采样和层次softmax)。 1.
相关文章
- 1. 图表示学习起源: 从Word2vec到DeepWalk
- 2. 网络表示学习（DeepWalk，LINE，node2vec，SDNE）
- 3. 【表示学习04】DeepWalk解读
- 4. GraphVite 大规模网络表示学习，DeepWalk示例
- 5. DeepWalk学习
- 6. 【知识图谱】【表示学习】知识图谱表示学习
- 7. 词向量表示：word2vec与词嵌入
- 8. Word2vec与论文学习
- 9. CS2224W图表示学习
- 10. 图表示学习之Node2vec
- 更多相关文章...
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • 适用于PHP初学者的学习线路和建议
相关标签/搜索
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
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
