word2vec 中的数学原理详解（一）目录和前言

最新推荐文章于 2024-12-04 17:37:50 发布

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本文深入探讨了Google开源的word2vec工具包，详细解读其背后的算法原理与实现细节。通过解剖源代码，揭示了word2vec如何从文本中学习单词之间的相似性和上下文依赖性，为理解深度学习模型提供了一个清晰的视角。

好文章，转自http://blog.youkuaiyun.com/itplus/article/details/37969519

    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。