用distributed representation我們可以較容易的分析詞之間的關係了，比如將我們的詞降到二維，我們會發現：
其資料的輸入輸出分為cbow和skip-gram
這樣我們這個cbow的例子裡，輸入八個詞向量，輸出的是所有詞的softmax概率（訓練的目標的期望訓練樣本特定次對應的softmax概率最大）隱藏層的神經元個數我們可以自己定，通過dnn的反向傳播演算法，我們可以求出dnn模型的引數，同時得到所有詞對應的詞向量。這樣當我們有新的需求，要求求出某八個詞對應的最有可能的輸出中心詞的時候，我們可以通過dnn前向傳播演算法和softmax啟用函式找到概率最大詞對應的神經元即可。
1 CBOW與Skip gram模型基礎
1 one hot 缺點 單詞過多，維度災難。思路 首先隨機初始化向量 通過訓練，將每個詞都對映到乙個較短的詞向量上來。所有的這些詞向量就構成了向量空間，進而可以用普通的統計學的方法來研究詞與詞之間的關係。在word2vec出現之前，已經有用神經網路dnn來用訓練詞向量進而處理詞與詞之間的關係了。採...
cbow 與 skip gram的比較
cbow和skip gram都是在word2vec中用於將文字進行向量表示的實現方法，具體的演算法實現細節可以去看word2vec的原理介紹文章。我們這裡大體講下兩者的區別，尤其注意在使用當中的不同特點。在cbow方法中，是用周圍詞 中心詞，從而利用中心詞的 結果情況，使用gradientdesen...
文字表示（三）CBOW模型和Skip gram模型
在前面提到的神經網路語言模型 c w模型，都沒有缺少隱藏層，而模型運算的高消耗都在輸入層到隱藏層的矩陣運算中，如果能減少這部分開銷，那麼模型會更加高效。而cbow模型和skip gram模型就屬於這一類模型。cbow模型的思想與c w模型的思想類似 輸入上下文詞語，中心目標詞。與c w模型以優化正樣...