word2vec理论推导

nlp word2vec deeplearning 原理

之前在网上看过很多关于word2vec 的学习笔记，但都是拿拿其中一小部分进行阐述，基本没有比较全面和深入的讲解。由于word2vec涉及的基础知识比较多，对于word2vec如果要全面，可能要从基础线性回归 [10]、最小二乘法 [11]、sigmoid函数 [9][12]、Huffman树 [13]、softmax回归 [9][14]、词向量 [15]、似然估计 [17]等等。如需要了解基础知识，请先看相关参数文献；如需较全面的预热，请参考网易发一篇文章 [18]（相信对word2vec有兴趣的同学都看过）。本文适合在对word2vec算法有一定基础上，但想进一步了解word2vec的实现细节的同学。如遇到问题，最好参照着google源码实现进行理解（文章最后有源码参考）。

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评论信息

leichangqing :

非常好的资料
2019-02-27
bzljn :

推导过程可以看看。
2018-04-13
hanwei2008123 :

不是很清楚, 有几处笔误, 建议直接看源代码
2016-07-20
易拉罐206 :

其实需要强大的数学功底才能够弄透啊
2015-12-15
ccc8848 :

很有帮助，需要细细推导慢慢看，感谢分享
2015-10-15

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