1. 首页
  2. 文章中心
  3. Q&A

【机器学习Q&A】Word2Vec：Word2Vec是如何工作的？它和LDA有什么区别与联系？场景描述

109 阅读 0 评论
我是靠谱客的博主 风中白开水，这篇文章主要介绍【机器学习Q&A】Word2Vec：Word2Vec是如何工作的？它和LDA有什么区别与联系？场景描述，现在分享给大家，希望可以做个参考。

Word2Vec：Word2Vec是如何工作的？它和LDA有什么区别与联系？

  • 场景描述
  • 分析与解答
  • 补充
    • 1. Simple CBOW Model
    • 2. CBOW Multi-Word Context Model
    • 3. Skip-gram Model
    • 4. 基于Hierarchical Softmax的模型
      • 4.1 基于Hierarchical Softmax的CBOW
      • 4.2 基于Hierarchical Softmax的Skip-gram
    • 5. 基于Negative Sampling的模型
  • 参考资料

场景描述

Google2013年提出的Word2Vec是目前常用的词嵌入模型之一。Word2Vec实际上是一种浅层的神经网络模型，它有两种网络结构，分别是C

最后

以上就是风中白开水最近收集整理的关于【机器学习Q&A】Word2Vec：Word2Vec是如何工作的？它和LDA有什么区别与联系？场景描述的全部内容，更多相关【机器学习Q&A】Word2Vec：Word2Vec是如何工作内容请搜索靠谱客的其他文章。

本图文内容来源于网友提供，作为学习参考使用，或来自网络收集整理，版权属于原作者所有。
点赞(72)

相关文章

[Python笔记] 用LDA(隐含狄利克雷分布)抽取主题分布+用户特征生成问题背景预处理训练ldalda模型的评价以稀疏矩阵输出结果结果
[Python笔记] 用LDA(隐含狄利克雷分布)抽取主题分布+用户特征生成问题背景预处理训练ldalda模型的评价以稀疏矩阵输出结果结果
java中的topicFont,主题模型TopicModel：LDA参数推导、选择及注意事项
java中的topicFont,主题模型TopicModel：LDA参数推导、选择及注意事项
狄利克雷分布主题模型LDA狄利克雷分布主题模型LDA
狄利克雷分布主题模型LDA狄利克雷分布主题模型LDA
LDA主题模型、Word2Vec
LDA主题模型、Word2Vec
【机器学习Q&A】Word2Vec：Word2Vec是如何工作的？它和LDA有什么区别与联系？场景描述
【机器学习Q&A】Word2Vec：Word2Vec是如何工作的？它和LDA有什么区别与联系？场景描述
17.LDA与word2vec区别
17.LDA与word2vec区别
LDA主题模型浅析
LDA主题模型浅析
word2vec/LDA
word2vec/LDA

评论列表共有 0 条评论

立即
投稿
返回
顶部