总体结构：
CBOW & Skip-gram
Skip-gram模型的目标函数是最大化：
Skip-gram目标函数
对于Skip-gram，更大的context window 可以生成更多的训练样本，获得更精确的表达，但训练时间更长。
Softmax表示
Trick：
1).Hierarchical Softmax
The main advantage is that instead of evaluating W output nodes in the neural network to obtain the probability distribution, it is needed to evaluate only about log2(W) nodes.
简而言之，构造了一颗二叉树，减少运算量
2).Negative Sampling
Sorry, I can't understand
3).Subsampling of Frequent Words
以概率：
discarsion p
抛弃单词，其中f是词频，t是阈值，通常为10^-5。
回顾 skip-gram CBOW 与skip-gram相反，context(word) 预测 word the...
CBOW(Continuous Bag-of-Words Model)Skip-gram(Continuous S...
总体结构： Skip-gram模型的目标函数是最大化： 对于Skip-gram，更大的context window...
Word2vec 主要有两种形式，CBOW 和Skip-gram，其中CBOW是通过上下文context来预测当前...
Word2Vec模型中，主要有Skip-Gram和CBOW两种模型，从直观上理解，Skip-Gram是给定inpu...
通过word2vec的“skip-gram和CBOW模型”生成词向量，使用hierarchical softmax...
前言 skip-gram和CBOW都是生成词向量的神经网络，而负采样（negative sampling）则是sk...
原理：word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础word2vec原理(二) 基于Hierar...
翻译自2018-11-28word2vec算法包括skip-gram和CBOW模型，使用分层softmax或负抽样...
在基于Hierarchical Softmax的Skip-gram模型和CBOW模型中，负采样是一个很重要的环节，...
本文标题：CBOW ／ Skip-gram
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