基於Hierarchical Softmax的word2vec模型原理
傳送：Word2Vec詞嵌入向量延伸-原理剖析 基於Negative Sampling的word2vec模型原理 1.基於Hierarchical Softmax的梯度計算 與神經網路語言模型相比，霍夫曼樹的所有內部節點類似神經網絡隱藏層的神經元，根節點對應投影后的詞向量，葉子節點類似神經網絡輸出softmax層的神經元，葉子節點的個數是詞彙表大小。在霍夫曼樹中，隱藏層到輸出
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