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谷歌深度学习公开课任务 5: Word2Vec&CBOW

hankcs
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发布于 2017/03/14 06:30
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谷歌深度学习公开课任务 5: Word2Vec&CBOW
课上讲的太简略了,原理参考《word2vec原理推导与代码分析》。谷歌给的代码也很简陋,只有负采样,没有哈夫曼树。另外单机word2vec已经那么高效了,我质疑上TF的意义。任务 5: Word2Vec&CBOW这次的任务是在text8语料上训练Word2Vec skip-gram和CBOW模型,其中skip-gram训练代码已经给出,请实现CBOW的训练。总之先把谷歌给的skip-gram代码先看一遍吧,与《word2vec原理推导与代码分析》不同,这次的实现明显规模小很多,只计算前50000个高...

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