基於Negative Sampling的word2vec模型
文章目錄 負採樣算法 CBOW模型 Skip-gram模型 在講基於Negative Sampling的word2vec模型前，我們先看看Hierarchical Softmax的的缺點。的確，使用霍夫曼樹來代替傳統的神經網絡，可以提高模型訓練的效率。但是如果我們的訓練樣本里的中心詞w是一個很生僻的詞，那麼就得在霍夫曼樹中辛苦的向下走很久了。能不能不用搞這麼複雜的一顆霍夫曼樹，將模型變的更加簡單呢
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