对A Neural Probabilistic Language Model中模型图的理解

神经网络语言模型NNLM解决的一大问题：
维度灾难：由于向量维度过大，导致模型计算量爆炸。
NNLM经典模型图如下所示：

其中，$C(i)$表示第i个词的词向量，$g$代表可以使用的神经网络，在NNLM中，假设当前词是与前n-1个词有关系的。

图一代表的公式其实是下式：
$$y=b+Wx+Utanh(d+Hx)$$

其中x被使用了两次，分别对应图一中上半部分的实线和虚线。