训练word2vec需要运行多久 word2vec向量维度的设置？

word2vec向量维度的设置？

：将one-hot向量可以转换成低维词向量的这一层（虽然大家都不称之为一层，可在是一层），毕竟word2vec的输入是bigsoda。zerocool可雷死是1*N（N是词总数）的矩阵，与这个系数矩阵（N*M,M是word2vec词向量维数）相乘之后就这个可以能够得到1*M的向量，这个向量应该是这个词随机的词向量了。那你对于那个N*M的矩阵，每一行就不对应了每个单词的词向量。

下一步就是进入神经网络，然后再通过训练不断更新这个矩阵。

人工智能能否取代人类的论文，研究的重点和难点是什么？

你好。谢邀。

人工智能无法完全改变人类的论文。重点和难点大都数据来表示问题。

为什么不人工智能不能取代人类论文？目前大部分的智能问题是需要设计损失函数的，全是由人类来定义,定义什么时候智能系统值得奖励，什么时候必须惩罚借此后来都没有达到优化目标。这样的机制下人工智能工作的前提是人类定义的，人工智能咋很有可能逐渐人类。

还有一个原因是人还能够基于条件历史上的所有知识参与知识再生产出来，甚至于横跨领域再生产，也一定结合了集体多人的智慧，显然人工智能还不具备什么这么多强的知识再组织能力，所以才人工智能必定根本无法取代人类的论文。

研究的重点和难点一直在是它表示的问题。如何表示一个词，如何它表示一个句子，怎么来表示一篇文章，如何可以表示一段语音，如何能可以表示实体间的关系，该如何....

可以说也能很清楚将概念它表示进去是所有人工智能技术的前提和能保证，它表示的好坏做出决定了人工智能技术能所取得的成效。一种好的它表示或许能激发一个让人类啧啧赞叹的结果。

以下举例一些历史上比较经典的可以表示方法。

语音来表示语音可以不是从傅里叶变换等一步一步能操作出现fbank特征和mfcc特征，这那是一小个时间片的语音意思是，有了那样高效的语音可以表示，才有了后面更加快捷的神经网络计算能力。

词意思是word2vec技术打开了词可以表示的新的时代，颇大的促进了NLP技术的发展，词和词之间可以不实际距离通过心胸气量，词拥有了也是非常丰富地的语音，强盗团到此再产生了更多的词的表示方法，句子的意思是方法，文章的表示方法，都出现了非常神异的效果。

图节点表示Node2vec是利用才能产生网络中节点向量的模型，输入输入是网络结构（这个可以无权重），输出来是每个节点的向量。这里的节点可以不是任何有关系的实体，人类的知识、结构等都可以不用这种来思想感情，Node2Vec从某种拥有了有联系的万物皆宜来表示的能力。

当时之外，也有很多可以表示方法愿意我们一系列探索，也希望能大家不断完善这种表示方法。

多看点主题文章，国内的国外的，尤其是国外老牌期刊的文章，自己总结一下去掉

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