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45633bb5
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9月 13, 2018
作者:
A
Aston Zhang
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rm space in math of word2vec gluon
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chapter_natural-language-processing/word2vec_gluon.md
chapter_natural-language-processing/word2vec_gluon.md
+1
-1
未找到文件。
chapter_natural-language-processing/word2vec_gluon.md
浏览文件 @
45633bb5
...
...
@@ -212,7 +212,7 @@ embed(x)
### 小批量乘法
我们可以将背景词向量和噪音词向量合并起来,然后使用一次矩阵乘法来计算中心词向量来计算它们的内积$
\b
oldsymbol{v}_{c}^
\t
op
\l
eft[
\b
oldsymbol{u}_{o_1},
\l
dots,
\b
oldsymbol{u}_{o_{n+m}}
\r
ight]$。我们需要对小批量里的每个中心词逐一做此运算,虽然可以用for循环来实现,但使用
`batch_dot`
通常可以得到更好的性能。假设$
\b
oldsymbol{X}=
\l
eft[
\b
oldsymbol{X}_1,
\l
dots,
\b
oldsymbol{X}_n
\r
ight]$且$
\b
oldsymbol{Y}=
\l
eft[
\b
oldsymbol{Y}_1,
\l
dots,
\b
oldsymbol{Y}_n
\r
ight]$,如果$
\b
oldsymbol{Z}=
\t
ext{batch_dot}(
\b
oldsymbol{X},
\b
oldsymbol{Y})$,那么$
\b
oldsymbol{Z}=
\l
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\b
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\b
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我们可以将背景词向量和噪音词向量合并起来,然后使用一次矩阵乘法来计算中心词向量来计算它们的内积$
\b
oldsymbol{v}_{c}^
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oldsymbol{u}_{o_1},
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`batch_dot`
通常可以得到更好的性能。假设$
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\b
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oldsymbol{Y}_n
\r
ight]$。
```
{.python .input n=259}
X = nd.ones((2, 3, 4))
...
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