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请问tensorflow版实现，词向量的更新体现在哪里？

A Neural Probabilistic Language Model 论文阅读及实战

技术交流QQ群:1027579432，欢迎你的加入！ 1.词向量介绍 在NLP任务中，第一步首先将自然语言转化成数学符号表示。一般常用的词汇表示方法:one-hot表示，这种...

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楼主你好，至于你的疑问应该是这样的，无向图模型G的概率应该所有团的势函数的乘积或者最大团的相关因子的乘积。我不给出证明，只是用3个节点的最大团做例子，设该最大团为{A，B，C}，由于该最大团去掉任何一个节点或两个节点都属于团，根据各个团的方向(|s|-|z|的奇偶性)，所有这些团的乘积，最后会消掉除{A，B，C}相关之外的所有相关因子。所以所有最大团的相关因子的乘积就可以表示无向图模型的概率，而所有团的势函数的乘积也可以表示无向图模型的概率，看来用最大团的相关因子更加简洁。

003457e85ee9 评论自Hammersley-Clifford定理证明

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Proof of Hammersley-Clifford Theorem [TOC] ​ 最近看语义分割论文DeepLab，有使用全连接CRF恢复局部的细节信息...

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cv-papers 计算机视觉相关论文整理、翻译、记录、分享; 包括图像分类、目标检测、视觉跟踪/目标跟踪、人脸识别/人脸验证等领域。 欢迎加星, 欢迎提问，欢迎指正错误, ...