請問tensorflow版實現(xiàn)，詞向量的更新體現(xiàn)在哪里？
A Neural Probabilistic Language Model 論文閱讀及實戰(zhàn)技術(shù)交流QQ群:1027579432，歡迎你的加入！ 1.詞向量介紹 在NLP任務中，第一步首先將自然語言轉(zhuǎn)化成數(shù)學符號表示。一般常用的詞匯表示方法:one-hot表示，這種...
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yizt ·樓主你好，至于你的疑問應該是這樣的，無向圖模型G的概率應該所有團的勢函數(shù)的乘積或者最大團的相關因子的乘積。我不給出證明，只是用3個節(jié)點的最大團做例子，設該最大團為{A，B，C}，由于該最大團去掉任何一個節(jié)點或兩個節(jié)點都屬于團，根據(jù)各個團的方向(|s|-|z|的奇偶性)，所有這些團的乘積，最后會消掉除{A，B，C}相關之外的所有相關因子。所以所有最大團的相關因子的乘積就可以表示無向圖模型的概率，而所有團的勢函數(shù)的乘積也可以表示無向圖模型的概率，看來用最大團的相關因子更加簡潔。
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