1.有DNN做的word2vec，取隐藏层到softmax层的权重为词向量，softmax层的叶子节点数为词汇表大小

　　

2-3的最开始的词向量是随机初始化的

2.哈夫曼树：左边走 sigmoid(当前节点的词向量*当前节点的参数) 右边走 1-sigmoid(当前节点的词向量*当前节点的参数)，叶子节点为词汇表所有词，然后求根节点到叶子节点的极大似然估计，在Skip gram中，词向量也是更新2c个词

3.negative sampling: 负采样，CBOW采样的是2c个词的平均向量，而Skip gram采样的是中心词的向量；这些都叫做正例，采样不是依据正例子来采样的，而是依据特定的方法

采样中心词的负例，然后最大化正例与（1-负例）的似然，既：sigmoid(w正*参数正)*[(1-sigmoid(w负*参数负)) neg个负例相乘]

参考博客地址：http://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html

Word2vec 理解的更多相关文章

  1. 对word2vec的理解及资料整理

    对word2vec的理解及资料整理 无他,在网上看到好多对word2vec的介绍,当然也有写的比较认真的,但是自己学习过程中还是看了好多才明白,这里按照自己整理梳理一下资料,形成提纲以便学习. 介绍较 ...

  2. 通俗理解word2vec

    https://www.jianshu.com/p/471d9bfbd72f 独热编码 独热编码即 One-Hot 编码,又称一位有效编码,其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码,每个状态都有 ...

  3. word2vec参数理解

    之前写了对word2vec的一些简单理解,实践过程中需要对其参数有较深的了解: class gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences=None,size=10 ...

  4. word2vec的理解

    在学习LSTM的时候,了解了word2vec,简单的理解就是把词变成向量.看了很多书,也搜索了很多博客,大多数都是在word2vec的实现原理.数学公式,和一堆怎么样重新写一个word2vec的pyt ...

  5. 理解 Word2Vec 之 Skip-Gram 模型

    理解 Word2Vec 之 Skip-Gram 模型 天雨粟 模型师傅 / 果粉 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27234078 508 人赞同了该文章 注明:我发现知乎有 ...

  6. 通俗理解word2vec的训练过程

    https://www.leiphone.com/news/201706/eV8j3Nu8SMqGBnQB.html https://blog.csdn.net/dn_mug/article/deta ...

  7. 对Word2Vec的理解

    1. word embedding 在NLP领域,首先要把文字或者语言转化为计算机能处理的形式.一般来说计算机只能处理数值型的数据,所以,在NLP的开始,有一个很重要的工作,就是将文字转化为数字,把这 ...

  8. 理解Word2Vec

    一.简介 Word2vec 是 Word Embedding 的方法之一,属于NLP 领域.它是将词转化为「可计算」「结构化」的向量的过程.它是 2013 年由谷歌的 Mikolov 提出了一套新的词 ...

  9. 一步一步理解word2Vec

    一.概述 关于word2vec,首先需要弄清楚它并不是一个模型或者DL算法,而是描述从自然语言到词向量转换的技术.词向量化的方法有很多种,最简单的是one-hot编码,但是one-hot会有维度灾难的 ...

随机推荐

  1. HDU1459 非常可乐(BFS) 2016-07-24 15:00 165人阅读 评论(0) 收藏

    非常可乐 Problem Description 大家一定觉的运动以后喝可乐是一件很惬意的事情,但是seeyou却不这么认为.因为每次当seeyou买了可乐以后,阿牛就要求和seeyou一起分享这一瓶 ...

  2. Paxos与zookeeper

    1,什么是Paxos算法? Paxos算法是分布式计算领域中一个非常重要的算法,主要解决分布式系统如何就某个值(决议)达成一致的问题.一个典型的场景是分布式数据库的一致问题:如果分布式数据库的各个节点 ...

  3. 教程-Delphi调用百度地图API(XE8+WIN7)

    unit U_map; interface //---------------------------------------------------// //----------COPY BY 无言 ...

  4. spring 注解实例

    先不说网上的那些例子了,百度到的都是一些零碎的东西.我之所以记博客,除了总结之外,很大一个原因是对网上的某些东西真的很无语. 拿注解来说,什么入门实例的东西,说是入门,却连一个基本的hello wor ...

  5. Linux Mint 楷体问题

    很多人都遇见过刚装完的 Linux Mint 界面字体是黑体,然后莫名其妙就变成楷体的问题. 先不说技术层面的原因,只说怎么解决. 造成这种情况,多数是安装输入法或其他某种软件的时候,同时安装了 AR ...

  6. [微信开发] 微信网页授权Java实现

    功能:主要用于在用户通过手机端微信访问第三方H5页面时获取用户的身份信息(openId,昵称,头像,所在地等..)可用来实现微信登录.微信账号绑定.用户身份鉴权等功能.     开发前的准备: 1.需 ...

  7. 【mysql】Windows环境搭建（适用5.7以上）

    1 下载MySQL 登录 https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 2 配置 下载好了zip文件,解压至任意非中文目录,在根目录下新建my.ini: 输入以下内容( ...

  8. (C#)字符串反转

    方法一: public static string Reverse(string name) {     if (String.IsNullOrEmpty(name))       {        ...

  9. （一）Mahapps安装与使用

    一.Mahapps安装 1.NuGet程序包安装 右击项目-->选择 “管理Nuget程序包”-->搜索“MahApps.Metro” 2.包管理控制台 选择“工具”-->“NuGe ...

  10. 预处理函数在app和蓝图级别的不同使用

    app级别 from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy # SQLAlchemy 类实例对象的创建一定要在引用蓝图之 ...