文章目錄

• • 一、前言
  • 二、預備知識
  • 三、背景知識
  • 四、基于 Hierarchical Softmax 的模型
  • 五、基于 Negative Sampling 的模型
  • 六、若干源碼細節(jié)

原文傳送門： word2vec 中的數(shù)學原理詳解
word2vec 是 Google 于 2013 年開源推出的一個用于獲取 word vector 的工具包，它簡單、高效，因此引起了很多人的關注。由于 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在兩篇相關的論文 [3,4] 中并沒有談及太多算法細節(jié)，因而在一定程度上增加了這個工具包的神秘感。一些按捺不住的人于是選擇了通過解剖源代碼的方式來一窺究竟，出于好奇，我也成為了他們中的一員。讀完代碼后，覺得收獲頗多，整理成文，給有需要的朋友參考。

一、前言

二、預備知識

三、背景知識

四、基于 Hierarchical Softmax 的模型

五、基于 Negative Sampling 的模型

六、若干源碼細節(jié)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【转载】word2vec 中的数学原理详解的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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