nlp自然語言處理之word2vec--cbow和skip gram講解
1、模型結構——CBOW 輸入層：上下文單詞的onehot。單詞向量空間dim爲V，上下文單詞個數爲C 所有onehot分別乘以共享的輸入權重矩陣W。V*N矩陣，N爲自己設定的數，初始化權重矩陣W 所得的向量相加求平均作爲隱層向量，size爲1*N. 乘以輸出權重矩陣W' 得到向量1*V激活函數處理得到V-dim概率分佈，對應V個單詞 概率最大的index所指示的單詞爲預測出的中間詞與true
相關文章
- 1. 自然語言處理：word2vec 之Skip-Gram模型
- 2. 自然語言處理：word2vec 之Skip-Gram模型（第二篇）
- 3. 自然語言處理(NLP)之Word Embedding
- 4. 自然語言處理：CBOW（哈夫曼樹）與Skip-Gram模型
- 5. NLP自然語言處理
- 6. 自然語言處理（NLP）——詞向量
- 7. 自然語言處理（NLP） vs 自然語言理解（NLU）
- 8. 自然語言處理( NLP )Subword Models
- 9. NLP ——Skip-gram 和 CBOW
- 10. NLP自然語言處理（四）—— Word2Vec
- 更多相關文章...
- • PHP MySQL 預處理語句 - PHP教程
- • 錯誤處理 - RUST 教程
- • Kotlin學習（一）基本語法
- • 爲了進字節跳動，我精選了29道Java經典算法題，帶詳細講解
相關標籤/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
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
