Word2Vec：深入理解詞向量（Word Embeddings）與其訓練方法
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Wayne
Word2Vec 是一種用於學習詞向量（word embeddings）的模型，透過神經網路將詞彙與其語義轉換為向量。Word2Vec 提供 CBOW 與 Skip-gram 兩種訓練方法，並透過 Negative Sampling 和 Subsampling 技術提升效率。本文章將介紹 Word2Vec 的基本原理與訓練方法。
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Word2Vec：深入理解詞向量（Word Embeddings）與其訓練方法
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Word2Vec 是一種用於學習詞向量（word embeddings）的模型，透過神經網路將詞彙與其語義轉換為向量。Word2Vec 提供 CBOW 與 Skip-gram 兩種訓練方法，並透過 Negative Sampling 和 Subsampling 技術提升效率。本文章將介紹 Word2Vec 的基本原理與訓練方法。
門控循環單元（Gated Recurrent Unit, GRU）
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門控循環單元（Gate recurrent unit, GRU）是一種 RNN，專門用來處理序列資料（sequential data）。與長短期記憶網路（long short-term memory）相似，它的設計目的是解決標準 RNN 長期依賴（long-term dependency）問題。
長短期記憶（Long Short-Term Memory, LSTM）
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長短期記憶（Long short-term memory, LSTM）是一種 RNN，專門用來處理序列資料（sequential data）。相較於標準的 RNN，LSTM 網路能夠維持有用的長期依賴（long-term dependencies）關係，以便在當前和未來的時間步驟中做出預測。
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