word2vec 中的数学原理详解

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了word2vec 中的数学原理详解相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

 

word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包,它简单、高效,因此引起了很多人的关注。由于 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在两篇相关的论文 [3,4] 中并没有谈及太多算法细节,因而在一定程度上增加了这个工具包的神秘感。一些按捺不住的人于是选择了通过解剖源代码的方式来一窥究竟,出于好奇,我也成为了他们中的一员。读完代码后,觉得收获颇多,整理成文,给有需要的朋友参考。

 

目录

(一)目录和前言
(二)预备知识
(三)背景知识
(四)基于 Hierarchical Softmax 的模型
(五)基于 Negative Sampling 的模型
(六)若干源码细节

 

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作者: peghoty 

出处: http://blog.csdn.net/itplus/article/details/37999613

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以上是关于word2vec 中的数学原理详解的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

word2vec 中的数学原理三 背景知识 语言模型

word2vec 中的数学原理二 预备知识 霍夫曼树

word2vec 中的数学原理具体解释基于 Negative Sampling 的模型

word2vec 中的数学原理具体解释若干源代码细节

word2vec的数学原理——基于huffuman softmax

word2vec的数学原理——词向量基础及huffuman树