word2vec 中的数学原理具体解释(二)预备知识

因word2vec作者未谈及太多算法细节,作者出于好奇解剖其源代码,收获颇多并整理成文。文章包含文件夹和前言、预备知识、背景知识等内容,还介绍了基于Hierarchical Softmax和Negative Sampling的模型以及若干源代码细节。
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https://blog.youkuaiyun.com/peghoty/article/details/37969635


   
      
    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,因此引起了非常多人的关注。

因为 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。因而在一定程度上添加了这个工具包的神奇感。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到底,出于好奇,我也成为了他们中的一员。读完代码后,认为收获颇多,整理成文,给有须要的朋友參考。

 
   


相关链接


(一)文件夹和前言

(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)若干源代码细节






作者: peghoty 

出处: http://blog.youkuaiyun.com/itplus/article/details/37969635

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