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【机器学习算法介绍 01】word2vec的训练和原理
最近在CS224W学习中，对node embedding模块进行了探究。
发现无论是deep walk还是node2vec，其训练核心都是word2vec。
因此，本文将详细介绍word2vec的训练和原理，并通过Python实现一个简单的word2vec模型。
首先，介绍word2vec的训练过程。
使用gensim库，我们可以通过以下步骤进行训练：【输入】输入为大量序列，序列由句子组成，句子由词语构成。
例如：这个示例展示了word2vec的输入，共3个序列即3个句子，6个词（去重后）。
将此列表输入模型进行训练。
【模型训练过程】通过训练，我们得到一个word2vec模型。
模型包含4个参数：vector_size表示最终词向量的维度，window为窗口尺寸，min_count表示出现次数低于此值的词语将被忽略，workers为线程数，越大训练越快，但需根据机器核心数进行调整。
【输出】模型输出为每个词语的词向量。
计算词语之间的余弦相似度，例如香蕉和苹果的相似度更高，这是模型学到的信息。
即使香蕉和苹果没有出现在同一句子中，但在训练出的空间中，它们更加接近。
通过绘图可以观察到苹果、香蕉、梨子之间更为接近。
接下来，介绍word2vec的原理。
以CBOW为例，解释其训练流程：上图展示了训练流程。
解释以下字母的含义：其训练任务是在一个句子中以一个词语两侧的词语来预测该词语。
例如：如果我们设置滑动窗口为3，第一个窗口的内容为“我 爱 吃”，这将“我 吃”作为输入。
相当于一个样本，真实标签是“爱”。
最终将问题转化为一个分类任务，可能预测为“我、爱、吃、苹果”中的任何一个。
如何将“我 吃”作为输入？使用one-hot编码，即每个词语都有一个1xV的向量表示。
例如，“我”表示为[1,0,0,0,0,0]，“吃”表示为[0,0,1,0,0,0]，依次类推。
这是word2vec最初的训练输入。
输入为C个N维向量，即CxN维矩阵。
N是词向量维度，矩阵乘以权重矩阵得到NxN维矩阵。
接下来，将C个N维向量平均，得到NxN维矩阵，再通过输出的权重矩阵，最终得到Nx1维矩阵。
通过softmax归一化并取最大值，即可进行反向传播，从而得到预测结果。
word2vec的CBOW将无监督的embedding问题转化为有监督的多分类问题。
不断输入序列，最终得到两个权重矩阵：输入权重矩阵和输出权重矩阵。
这两个矩阵都可以用于embedding，但更常用的是输入权重矩阵。
权重矩阵即为词embedding的原因在于，词的输入为one-hot向量，总共有C个one-hot向量，权重矩阵维度为CxN。
因此，每个词语都有一个特定的NxN维向量，这就是word2vec的原理。
深度学习模型部署全流程-模型训练
深度学习模型部署全流程，以图像分类为例，带你从数据准备到模型训练的每一步。
1. 数据准备
数据是深度学习的基础，以花类数据集（daisy, dandelion, roses, sunflowers, tulips）为例，首先下载并处理数据，通过脚本划分训练集和验证集，最终得到包含路径和标签的txt文件。
2. 数据加载
PyTorch提供了便捷的数据加载API，我们只需按照步骤操作。
了解基本数据流输入输出后，可以开始测试数据是否正确加载为tensor格式。
3. 搭建神经网络
网络模型的选择至关重要，但其设计通常复杂，这里推荐查看一个包含各种模型结构、论文和代码实现的网址。
本文使用的网络结构简单，包含卷积、BN和ReLU层。
4-7. 训练过程
设置损失函数和优化器后，开始训练网络。
以训练10轮为例，模型精度达到67%。
这仅是模型训练流程的展示，实际提升需要深入理解理论知识，阅读论文并进行实验实践。
小结
深度学习模型训练的关键在于熟练使用PyTorch框架，以及理论知识的掌握。
多实践和查阅官方文档，理论结合实践是提高技能的关键。
实训报告过程记录怎么写
撰写实际训练报告过程的记录，应遵循系统而清晰的原则，以确保读者能准确理解报告内容。
报告起始部分，应简洁介绍实际训练的基本概况，包括训练时间、地点以及主要活动。
例如：“在2022年10月10日，我们于公司内部会议室进行了为期一周的AI模型构建实训。
成员们围绕特定项目，深入探讨并实践了数据预处理、模型选择与优化等关键步骤。
”其次，详细记录训练过程中团队成员的反应与表现。
这部分需突出团队协作、问题解决及学习成果，例如：“在数据预处理阶段，小组成员分工明确，积极分享各自技巧，有效提升了数据清洗效率。
对于模型构建过程中遇到的技术难题，团队成员共同研讨，最终通过迭代优化，显著提高了模型性能。
此外，整个过程中，成员们展现出的主动学习态度和团队合作精神，为实训成功奠定了坚实基础。
”最后，报告应包含成员们对实训的反思与感想。
这部分可以探讨实训收获、面临的挑战以及改进措施，例如：“通过此次实训，我们深刻认识到理论与实践相结合的重要性。
团队合作不仅提升了解决问题的能力，还促进了知识的快速吸收与应用。
面对挑战时，我们学会了坚持与创新，这对未来专业技能的提升大有裨益。
未来，我们计划增加实战演练次数，深化对AI领域的理解和实践能力。
”综上所述，撰写实际训练报告过程的记录，需注重结构清晰、内容详实和反思深入，以全面展示实训的全过程及其价值所在。
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