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  <author_name>momijiame</author_name>
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  <blog_title>CUBE SUGAR CONTAINER</blog_title>
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    <anon>TensorFlow</anon>
    <anon>Keras</anon>
    <anon>NLP</anon>
    <anon>NeuralNetwork</anon>
    <anon>機械学習</anon>
    <anon>macOS</anon>
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  <description>(2021-02-04 追記): ニューラルネットワークのアーキテクチャで、出力側の Embedding が誤って Dense になっていた部分を修正した。 Word2Vec の CBOW (Continuous Bag-of-Words) は、単語の分散表現 (Word Embedding) を得るために用いられるニューラルネットワークのアーキテクチャのひとつ。 今回は、それを TensorFlow/Keras を使って実装してみた。 なお、ニューラルネットワークのアーキテクチャは、オライリーの「ゼロから作るDeep Learning ❷ ――自然言語処理編」を参考にしている。 ゼロから作る…</description>
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  <published>2021-02-04 07:00:00</published>
  <title>Python: TensorFlow/Keras で Word2Vec の CBOW を実装してみる</title>
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