sealir的博客

一、CBOW     记：     1、pwp^wpw：从根节点出发，到达www的路径；     2、lwl^wlw：路径pwp^wpw包含节点的个数；     3、p1w,p2w,⋯ ,plwwp_1^w, p_2^w, \cdots, p_{l^w

    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。     第一次接触word2vec是2013年...

word2vec源码下载地址：https://github.com/tmikolov/word2vec 本文对word2vec源码进行分析，在源码中进行了注释。在阅读源码之前，建议先阅读以下两篇博文，加深对word2vec的理解。 《word2vec中的数学原理详解》 《word2vec数学分析》 以下给出word2vec源码和注释： // Copyright 2013 Google...

    我们通过以下示例来理解梯度反向传播。假设全连接神经网络如下图1所示，其中有2个隐含层，输入层的神经个数为2，第1层的神经元个数为3，第2层的神经元个数为3，输出层的神经元个数为2，激活函数为f(⋅)f(\cdot)f(⋅)，第1层和第2层有激活函数操作，输出层没有激活函数操作，权重和偏置均为未知数。假设该全连接神经网络有一个输入[2, 3]，根据前馈全连接神经网络的计算方式，可以计算出每一...