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今天蔡老师给大家推荐一个一键生成原创文章工具，我们做自媒体需要大量伪原创文章，如果靠手写是不太现实的，只能借助这个工具。
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蔡老师推荐一键生成原创文章工具

在我们这个小发猫的例子中，我们的输入是8个单词向量，输出是所有单词的softmax概率（训练的目标是期望对应于训练样本的特定单词的softmax概率），以及相应的小毛猫神经网络。模型输入层有8个神经元，输出层有词汇量大小的神经元。隐藏层中的神经元数量可以由我们自己指定。通过dnn的反向传播算法，我们可以找到dnn模型的参数，得到与所有单词对应的单词向量。因此，当我们有新的要求并且要求对应于8个单词的最可能的输出中心单词时，我们可以通过dnn前向传播算法和softmax激活函数找到具有最可能单词的神经元。
skip-gram模型和小发猫的想法是相反的，即输入是特定单词的单词向量，输出是对应于特定单词的上下文单词向量。在上面的例子中，我们的上下文大小是4，特定单词“learning”是指是我们的输入，这8个上下文单词是我们的输出。
在我们的skip-gram示例中，我们的输入是一个特定的单词，输出是softmax概率的前8个单词，相应的skip-gram神经网络模型在输入层中有一个神经元，输出层有一个词汇表。一个大大小小的神经元。隐藏层中的神经元数量可以由我们自己指定。通过dnn的反向传播算法，我们可以找到dnn模型的参数，得到与所有单词对应的单词向量。因此，当我们有新的要求并且询问对应于某个单词的最可能的8个上下文单词时，我们可以通过dnn前向传播算法得到对应于神经元的前8个softmax概率的对应概率。言语可以。
以上是如何使用小发猫和skip-gram训练模型并在神经网络语言模型中获得单词向量的近似过程。但这与使用小毛猫和skip-gram在小毛猫中训练模型以获得单词向量的过程有很大不同。
为什么小毛猫不需要现成的dnn型号，并继续优化新方法？主要问题是dnn模型的这个过程非常耗时。我们的词汇量通常高于百万级，这意味着我们dnn的输出层需要执行softmax来计算每个单词的输出概率。有没有办法简化它一点点？

总结：给大家推荐一个一键生成原创文章工具，我们做自媒体需要大量伪原创文章，如果靠手写是不太现实的，只能借助这个工具。

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