Deep Learning基礎--word2vec 中的數學原理詳解

 

word2vec 是 Google 於 2013 年開源推出的一個用於獲取 word vector 的工具包，它簡單、高效，所以引發了不少人的關注。因爲 word2vec 的做者 Tomas Mikolov 在兩篇相關的論文 [3,4] 中並無談及太多算法細節，於是在必定程度上增長了這個工具包的神祕感。一些按捺不住的人因而選擇了經過解剖源代碼的方式來一窺究竟，出於好奇，我也成爲了他們中的一員。讀完代碼後，以爲收穫頗多，整理成文，給有須要的朋友參考。

 

目錄

（一）目錄和前言
（二）預備知識
（三）背景知識
（四）基於 Hierarchical Softmax 的模型
（五）基於 Negative Sampling 的模型
（六）若干源碼細節

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

做者: peghoty 

出處: http://blog.csdn.net/itplus/article/details/37999613

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