word2vec损失函数

未优化前损失函数

以CBOW为例，利用softmax层计算出字典V中每个词的概率，再构建交叉熵损失函数

负采样损失函数

直接对词典里的V个词计算相似度并归一化显然是极其耗时的，为此作者提出了层次Softmax和负采样两种损失层

负采样损失函数：

这个目标函数表面的含义也可以理解为要尽量增大正例的(vc⋅vw)数据对，而尽量降低负例的(vc⋅vw)数据对
词与词之间，若其上下文很相近，则他们本身也很相似

参考文章
参考文章1
参考文章2

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