谷歌深度学习公开课任务 5: Word2VecCBOW

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课上讲的太简略了，原理参考《word2vec原理推导与代码分析》。谷歌给的代码也很简陋，只有负采样，没有哈夫曼树。另外单机word2vec已经那么高效了，我质疑上TF的意义。任务 5: Word2Vec&CBOW这次的任务是在text8语料上训练Word2Vec skip-gram和CBOW模型，其中skip-gram训练代码已经给出，请实现CBOW的训练。总之先把谷歌给的skip-gram代码先看一遍吧，与《word2vec原理推导与代码分析》不同，这次的实现明显规模小很多，只计算前50000个高...

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