Word2vector
本文翻譯自Xin Rong的《word2vec Parameter Learning Explained》，是一篇非常優秀的英文論文。文章介紹了兩種基本模型：CBOW和Skip-Gram模型的原理和求導的細節，之後介紹了優化模型的方法：分層softmax和負採樣技術。是理解word2vec的非常好的資料。 1 連續詞袋模型（CBOW） 單個上下文情境 我們先來介紹CBOW模型中最簡單的一個版本。假
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
- 1. Duang!超快Wi-Fi來襲
- 2. 機器學習-補充03 神經網絡之**函數(Activation Function)
- 3. git上開源maven項目部署 多module maven項目（多module maven+redis+tomcat+mysql）後臺部署流程學習記錄
- 4. ecliple-tomcat部署maven項目方式之一
- 5. eclipse新導入的項目經常可以看到「XX cannot be resolved to a type」的報錯信息
- 6. Spark RDD的依賴於DAG的工作原理
- 7. VMware安裝CentOS-8教程詳解
- 8. YDOOK：Java 項目 Spring 項目導入基本四大 jar 包 導入依賴，怎樣在 IDEA 的項目結構中導入 jar 包 導入依賴
- 9. 簡單方法使得putty（windows10上）可以免密登錄樹莓派
- 10. idea怎麼用本地maven
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
