word2vec中数学原理详解以及原理思考

             很久没有写博客了，也没有写过相关总结。最近，工作中又开始用到了word2vector，正好就做个相关总结。这方面相关的博客有很多，我看过的讲的最清楚的就是@peghoty的博客。

要理解wordvector的原理，有些知识还是需要提前了解一下。

预备知识：http://blog.youkuaiyun.com/itplus/article/details/37969635，

背景知识：http://blog.youkuaiyun.com/itplus/article/details/37969817 ，这里要着重去理解统计语言模型，n-gram模型和神经概率语言模型。

建议看一下预备知识和背景知识。

本博文前半篇幅主要借助@peghoty的博客讲解数学原理，后半篇幅主要讲一些总结和本人对word2vec的一些思考。

             词向量的训练主要有两个具体的模型——CBOW（Continuous Bag-of-Wods Model）模型和Skip-gram（Conti