word2vec Parameter Learning Explained（Hierarchical Softmax，Negative Sampling）

其他 2020-02-14 19:29:01 阅读次数: 0

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主要思想是转化为Huffman tree 的随机游走，叶子结点词描述的概率，不需要遍历所有的V，只需要log(V)的时间

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主要思想是从噪声分布来采取一些negative 样本

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word2vec Parameter Learning Explained（Hierarchical Softmax，Negative Sampling）

word2vec Parameter Learning Explained

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SkipGram, CBOW,Hierarchical Softmax,Negative Sampling

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