CBOWword2vecの特定の単語のベクトルとは何ですか？
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従来のCBOWword2vecは次のようになります。
このスキームの特定の単語のベクトルは何ですか？WIおよびWOマトリックスからどのように取得しますか？または、有用な単語ベクトルはスキップグラムword2vecからのみ取得しますか？
ゴジョモ
あなたが示した図に関して、WIマトリックスの各行は単語ベクトルです。（トレーニング後、モデルに「cat」のような単語を要求すると、0からVまでのどのスロットに「cat」が格納されているかが検出され、WIマトリックスのその行が返されます。）
WIは、ランダムな低振幅ベクトルで初期化されます。WOは、トレーニングの開始時にゼロのままになります。トレーニング中、WOとWIのさまざまな行は、バックプロパゲーション修正ナッジを介して繰り返し改善され、ネットワークの出力層が各（コンテキスト）->（単語）トレーニング例をより予測できるようにします。
スキップグラムの場合、この図の入力レイヤーは、単一のコンテキスト入力ワードのワンホットエンコーディングと考えることができます。CBOWの場合、この図の入力レイヤーは、マルチワードコンテキスト内の各ワードのカウントがx i値（ほとんどゼロ（スパース））であると考えることができます。実際には、CBOWでは、各単語がWIで検索され、それらの単語ベクトルが平均化されて、隠れ層のアクティブ化が作成されます。
skip-gramとCBOWはどちらも問題なく機能し、WI内に有用な単語ベクトルを作成します。
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