【发布时间】:2020-10-21 11:47:01
【问题描述】:
我最近在看这篇论文:Word2Vec解释(https://arxiv.org/pdf/1402.3722.pdf)
还有一些我无法理解..
在第 3 页中,他们说 p 是使用 softmax 定义的
$p(D=1|w, c, \theta) = \frac{1}{1+e^{-v_c\dotv_w}}$
但我很困惑,因为我在 sigmoid 函数中看到了该公式,而不是 softmax 函数。
你是如何从 softmax 推导出这个定义的?
【问题讨论】:
标签: machine-learning nlp word2vec