【跟马少平老师学AI】-【神经网络是怎么实现的】(七-2)word2vec模型

一句话归纳:
1)CBOW模型:

  • 2c个向量是相加,而不是拼接。

2)CBOW模型中的哈夫曼树:

  • 从root开始,向左为1,向右为0。
  • 叶子结点对应词有中的一个词。
  • 每个词对应唯一的编码。
  • 词编码不等长。

3)CBOW模型输出为到达哈夫曼树每一个非叶子结点时向右走的概率。

  • 计算每个叶子结点的概率,以图为例W2的概率为
  • 取对数取反,作损失函数
相关推荐
林泽毅7 分钟前
PyTRIO:当强化学习不再需要本地GPU
人工智能·python·深度学习·机器学习
颜酱10 分钟前
# 02 | 搭骨架:用 LangGraph 编排 12 步工作流(思路)
前端·人工智能·后端
颜酱11 分钟前
02 | 搭骨架:用 LangGraph 编排 12 步工作流
前端·人工智能·后端
码上解惑13 分钟前
从 Dify 工作流说起:常用节点怎么选、怎样组合?
java·人工智能·ai·agent·dify·智能体·spring ai
小陈phd17 分钟前
QAnything 阅读优化策略05——检索
人工智能·python·机器学习
zhangfeng113344 分钟前
CVOCA 卷积模型,《Nature》子刊 特征提取技术突破性研究的综合分析报告
人工智能
炎火星1 小时前
直播切片素材杂乱,怎么用 AI 剪辑做成可用带货视频?
人工智能
像风一样的男人@1 小时前
python --fastapi推流AI推理
人工智能·python·fastapi
行走的小派1 小时前
从个人开发到企业部署:OPi AI Station四大应用场景与选型指南
人工智能·边缘计算·香橙派·边缘ai