word2vec中CBOW和Skip-Gram訓練模型的原理

轉載於CBOW模型和Skip-Gram模型 前言 word2vec如何將corpus（語料庫）的one-hot向量（模型的輸入）轉換成低維詞向量（模型的中間產物，更具體來說是輸入權重矩陣），真真切切感受到向量的變化，暫不涉及加速算法。 CBOW模型根據中心詞W(t)周圍的詞來預測中心詞： Skip-gram模型則根據中心詞W(t)來預測周圍詞： CBOW模型的理解 假設我們現在的Corpus是這一

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