word2vec是如何得到詞向量的

)兩個(gè)詞的相似度正比于對(duì)應(yīng)詞向量的乘積。即：sim(v1，v2)=v1v2sim(v1，v2)=v1v2。即點(diǎn)乘原則；2)多個(gè)詞v1vnv1vn組成的一個(gè)上下文用CC來表示，其中C=∑ni=1viC=∑i=1nvi。

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將one-hot向量轉(zhuǎn)換成低維詞向量的這一層（雖然大家都不稱之為一層，但在我看來就是一層），因?yàn)閣ord2vec的輸入是one-hot。

double[] array = vec.getWordVector(string)；array是這個(gè)詞的向量。首先在創(chuàng)建vec的時(shí)候要保證.minWordFrequency(1)，否則有些詞你是得不到向量的，這個(gè)方法是設(shè)置詞的最小使用頻率。

回到基于Hierarchical Softmax的word2vec本身，我們的目標(biāo)就是找到合適的所有節(jié)點(diǎn)的詞向量和所有內(nèi)部節(jié)點(diǎn) θ ， 使訓(xùn)練樣本達(dá)到最大似然。

一文讀懂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別在于，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含了一個(gè)由卷積層和子采樣層構(gòu)成的特征抽取器。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層中，一個(gè)神經(jīng)元只與部分鄰層神經(jīng)元連接。

卷積層負(fù)責(zé)提取圖像中的局部特征；池化層用來大幅降低參數(shù)量級(jí)(降維)；全連接層類似傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部分，用來輸出想要的結(jié)果。

在GNN中，函數(shù) 不需要滿足特定的約束，直接使用多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)于函數(shù) ，則需要著重考慮，因?yàn)?需要滿足壓縮映射的條件，而且與不動(dòng)點(diǎn)計(jì)算相關(guān)。

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很喜歡 最簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)--Bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 一文對(duì)算法原理的解釋，語(yǔ)言活潑，案例簡(jiǎn)單，由淺入深。

c語(yǔ)言有sigmoid函數(shù)嗎

1、C語(yǔ)言的延遲函數(shù)一般是利用無意義程序運(yùn)行來控制時(shí)間從而達(dá)到延時(shí)的目的 舉個(gè)例子：for(i=0；ix；i++)for(j=0；j120；j++)；這是延時(shí)x毫秒的for循環(huán)語(yǔ)句。值得注意的是記得最后的；一定得記得寫。

2、A、C語(yǔ)言允許main函數(shù)帶參數(shù)，且參數(shù)個(gè)數(shù)和形參名均可以由用戶指定 錯(cuò)誤，C語(yǔ)言的MAIN函數(shù)一般情況下可以有兩個(gè)參數(shù)，如果要用到系統(tǒng)的環(huán)境變量，則可以有第三個(gè)參數(shù)，如果再多參數(shù)則是無意義的。

3、c語(yǔ)言程序的基本單位是函數(shù)，函數(shù)是C程序的基本組成單位，一個(gè)C語(yǔ)言程序中僅有一個(gè)main函數(shù)，除main函數(shù)之外可以有若干個(gè)其它的函數(shù)，每個(gè)函數(shù)實(shí)現(xiàn)某一特定的操作。

4、C語(yǔ)言程序是由函數(shù)構(gòu)成的。一個(gè)C語(yǔ)言程序至少包含一個(gè)main函數(shù)，也可以包含一個(gè)main函數(shù)和若干個(gè)其他函數(shù)，因此，函數(shù)是C程序的基本單位。C語(yǔ)言是一門面向過程的、抽象化的通用程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，廣泛應(yīng)用于底層開發(fā)。

sigmoid函數(shù)、tanh函數(shù)和relu函數(shù)對(duì)比

1、relu函數(shù)的導(dǎo)數(shù)計(jì)算更快，程序?qū)崿F(xiàn)就是一個(gè)if-else語(yǔ)句；而sigmoid函數(shù)要進(jìn)行浮點(diǎn)四則運(yùn)算，涉及到除法；relu的缺點(diǎn)：在訓(xùn)練的時(shí)候，ReLU單元比較脆弱并且可能“死掉”。

2、也稱為雙切正切函數(shù) 取值范圍為[-1，1]。 tanh在特征相差明顯時(shí)的效果會(huì)很好，在循環(huán)過程中會(huì)不斷擴(kuò)大特征效果。

3、Tanh 函數(shù)能夠?qū)?∈ 的輸入“壓縮”到[1，1]區(qū)間，tanh 激活函數(shù)可通過Sigmoid 函數(shù)縮放平移后實(shí)現(xiàn)。使用tensorflow實(shí)現(xiàn) 它具有單側(cè)抑制、相對(duì)寬松的興奮邊界等特性。

4、Relu函數(shù)的優(yōu)點(diǎn)：梯度不飽和。梯度計(jì)算公式為：1{x0}。因此在反向傳播過程中，減輕了梯度彌散的問題，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前幾層的參數(shù)也可以很快的更新。計(jì)算速度快。