摘要: 训练网络时往往会对全部的神经元参数进行微调,从而让训练结果更加准确。但在这个网络中,训练参数很多,每次微调上百万的数据是很浪费计算资源的。那么Negative Sampling方法可以通过每次调整很小的一部分权重参数,从而代替全部参数微调的庞大计算量。 词典D中的词在语料C中出现的次数有高有低,对于 阅读全文
posted @ 2019-06-08 14:58 豆沙包1 阅读(776) 评论(0) 推荐(0) 编辑