JavaShuo
栏目
标签
word2vec 中的数学原理详解:基于 Negative Sampling 的CBOW和Skip-gram模型
时间 2020-12-20
标签
自然语言处理
word2vec
CBOW
Skip-gram模型
栏目
Microsoft Office
繁體版
原文
原文链接
word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包,它简单、高效,因此引起了很多人的关注。由于 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在两篇相关的论文 [3,4] 中并没有谈及太多算法细节,因而在一定程度上增加了这个工具包的神秘感。一些按捺不住的人于是选择了通过解剖源代码的方式来一窥究竟,出于好奇,我也成为了他们
>>阅读原文<<
相关文章
1.
word2vec 中的数学原理详解——基于 Negative Sampling 的模型
2.
基于Negative Sampling的word2vec模型原理
3.
NLP | Word2Vec之基于Negative Sampling的 CBOW 和 skip-gram 模型
4.
word2vec中对于Negative Sampling的理解
5.
基于Negative Sampling的word2vec模型
6.
word2vec进阶之skim-gram和CBOW模型(Hierarchical Softmax、Negative Sampling)
7.
word2vec之Negative Sampling理解
8.
word2vec原理(三): 基于Negative Sampling的模型
9.
word2vec原理(三) 基于Negative Sampling的模型
10.
word2vec原理(三) 基于Negative Sampling的模型 word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础 word2vec原理(二) 基于Hierarchical S
更多相关文章...
•
MyBatis的工作原理
-
MyBatis教程
•
TiDB数据库的存储原理(非常详细)
-
NoSQL教程
•
适用于PHP初学者的学习线路和建议
•
☆基于Java Instrument的Agent实现
相关标签/搜索
数学模型
我理解中的
negative
cbow
sampling
我的理解
原型和原型链
原型模式
word2vec
AI数学原理
Microsoft Office
应用数学
NoSQL教程
MySQL教程
MyBatis教程
注册中心
初学者
学习路线
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.
FM理论与实践
2.
Google开发者大会,你想知道的都在这里
3.
IRIG-B码对时理解
4.
干货:嵌入式系统设计开发大全!(万字总结)
5.
从域名到网站—虚机篇
6.
php学习5
7.
关于ANR线程阻塞那些坑
8.
android studio databinding和include使用控件id获取报错 不影响项目正常运行
9.
我女朋友都会的安卓逆向(四 动态调试smali)
10.
io存取速度
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.
word2vec 中的数学原理详解——基于 Negative Sampling 的模型
2.
基于Negative Sampling的word2vec模型原理
3.
NLP | Word2Vec之基于Negative Sampling的 CBOW 和 skip-gram 模型
4.
word2vec中对于Negative Sampling的理解
5.
基于Negative Sampling的word2vec模型
6.
word2vec进阶之skim-gram和CBOW模型(Hierarchical Softmax、Negative Sampling)
7.
word2vec之Negative Sampling理解
8.
word2vec原理(三): 基于Negative Sampling的模型
9.
word2vec原理(三) 基于Negative Sampling的模型
10.
word2vec原理(三) 基于Negative Sampling的模型 word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础 word2vec原理(二) 基于Hierarchical S
>>更多相关文章<<