关于Word2Vec的简单理解
关于Word2Vec的简单理解 Word2vec中有两个方法，第一个方法是CBOW用上下文预测当前词，第二个方法是Skip-gram用当前词预测上下文。两个方法都有三层的神经网络 如图，左边是CBOW框架，输入是词的上下文，中间层是对每个词向量求合，第三层是输出的预测词的词向量。右边是Skip-gram框架，输入是当前词，中间层相当于输入层的投影，输出层是预测的当前词的上下文。 基于Hierarc
相关文章
- 1. word2vec简单理解
- 2. word2vec简单的理解
- 3. word2vec（简单快速理解)
- 4. 关于 Word2vec 的理解与感悟
- 5. 关于SDA 简单理解
- 6. 简版Word2vec的理解
- 7. 简单理解word embedding和word2vec
- 8. 关于node.js的一些简单理解
- 9. 关于简单DP的理解
- 10. 关于code sign的简单理解
- 更多相关文章...
- • MyBatis的工作原理 - MyBatis教程
- • Spring声明式事务管理（基于Annotation注解方式实现） - Spring教程
- • ☆基于Java Instrument的Agent实现
- • NewSQL-TiDB相关
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
- 1. 外部其他进程嵌入到qt FindWindow获得窗口句柄 报错无法链接的外部符号 [email protected] 无法被([email protected]@[email protected]@@引用
- 2. UVa 11524 - InCircle
- 3. The Monocycle（bfs）
- 4. VEC-C滑窗
- 5. 堆排序的应用-TOPK问题
- 6. 实例演示ElasticSearch索引查询term,match,match_phase,query_string之间的区别
- 7. 数学基础知识 集合
- 8. amazeUI 复择框问题解决
- 9. 背包问题理解
- 10. 算数平均-几何平均不等式的证明,从麦克劳林到柯西
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. word2vec简单理解
- 2. word2vec简单的理解
- 3. word2vec（简单快速理解)
- 4. 关于 Word2vec 的理解与感悟
- 5. 关于SDA 简单理解
- 6. 简版Word2vec的理解
- 7. 简单理解word embedding和word2vec
- 8. 关于node.js的一些简单理解
- 9. 关于简单DP的理解
- 10. 关于code sign的简单理解