Word2vec基礎之霍夫曼樹
word2vec使用了CBOW與Skip-Gram來訓練模型與得到詞向量，但是並沒有使用傳統的DNN模型。最先優化使用的數據結構是用霍夫曼樹來代替隱藏層和輸出層的神經元，即霍夫曼樹的： 葉子節點：起到輸出層神經元的作用，葉子節點的個數即爲詞彙表的小大。 內部節點：起到隱藏層神經元的作用。 霍夫曼樹的建立過程如下： 輸入：權值爲(w1,w2,...
相關文章
- 1. 霍夫曼樹
- 2. 哈夫曼樹（霍夫曼樹）-詳解
- 3. c++霍夫曼樹
- 4. 數據結構樹之霍夫曼樹
- 5. 哈弗曼樹/霍夫曼樹
- 6. Huffman tree(赫夫曼樹、霍夫曼樹、哈夫曼樹、最優二叉樹)
- 7. 霍夫曼樹爲何物
- 8. 霍夫曼樹(Huffman Tree)
- 9. 學習筆記--霍夫曼樹與霍夫曼編碼解碼
- 10. 霍夫曼樹及霍夫曼編碼的C語言實現
- 更多相關文章...
- • Kotlin 基礎語法 - Kotlin 教程
- • Scala 基礎語法 - Scala教程
- • Kotlin學習（二）基本類型
- • ☆基於Java Instrument的Agent實現
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
相關文章
- 1. 霍夫曼樹
- 2. 哈夫曼樹（霍夫曼樹）-詳解
- 3. c++霍夫曼樹
- 4. 數據結構樹之霍夫曼樹
- 5. 哈弗曼樹/霍夫曼樹
- 6. Huffman tree(赫夫曼樹、霍夫曼樹、哈夫曼樹、最優二叉樹)
- 7. 霍夫曼樹爲何物
- 8. 霍夫曼樹(Huffman Tree)
- 9. 學習筆記--霍夫曼樹與霍夫曼編碼解碼
- 10. 霍夫曼樹及霍夫曼編碼的C語言實現