cbow模型

自然语言处理【NLP】—— CBOW模型在自然语言处理(NLP)领域，词嵌入(Word Embedding)技术扮演着基础而关键的角色。作为词嵌入的代表性方法之一，连续词袋模型(Continuous Bag-of-Words, CBOW)因其简单高效的特点，成为NLP入门必学的经典模型。本文将系统介绍CBOW模型的原理、实现细节以及应用场景。

骑着蜗牛环游深度学习世界

1.5自然语言的分布式表示-word2vec学习的实现本书中提供了多个不同优化器的简单实现；关于优化器的细节这里就不说了；网上也有很多博客；可自行学习；优化器的代码如下；根据代码可以知道优化器的作用为：根据给定的学习率、计算的梯度、参数更新公式对参数进行更新；这里的Adam优化器中还在每一个时间步长先对学习率进行了调整。