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采用负采样的方式,其实输出层的矩阵并没有变化,只是正反向传播时,仅使用(更新)一部分输出层的参数

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Word2vec 原理了解么?负例采样是怎么做的? 层次 softmax 呢?

计算下面两图的内积,并将结果的第二行写在下面的空中: ![](https://pupload.chinahadoop.cn/program/20200821/76faa0d06472062b6854ad7e23033806.png) ![](https://pupload.chinahadoop.cn/program/20200821/14de4976b6c06a206914360fa2ab3cc2.png)

下图表示了一个二方向隐马尔可夫模型的转移概率。可看到共有三个状态1,2,3,其中闭环为保持原状态,而连线表示状态转移概率。 例如,0.2表示由2状态转移至3状态的概率,0.8表示下一时刻,仍保持2状态的概率。请注意转移方向一定与箭头方向一致,不可逆,如果两个状态间不直接连接,那么不可直接转移。 下面给出一个观测值在各状态下的分布情况: 1 : A:0.7,B:0.3 2 : A:0.4,B:0.6 3 : A: 0.8,B: 0.2 观测序列初始为1状态,那么观测序列O{ABAB}出现的概率为(保留小数点后两位)______。 ![](https://pupload.chinahadoop.cn/program/20200821/8ea83739f307a7bd3b09685955402377.png)

下图表示了句子He met Jenny with flowers的一颗可能的句法树,这棵树的概率是(填入完整小数结果)______。 ![](https://pupload.chinahadoop.cn/program/20200821/d7067a05a255a24b528f15ac91667cbf.png)