Word2vec神经网络详细分析——TrainModelThread分析_训练word文档的神经网络

1.      TrainModelTread的流程图

总的来说是这样的：

(1).所有训练集中的词被等分成n份（n为线程数），所有的词都会迭代5次（5次是默认值，这个可以在参数中设置），因此，每个线程会反复读5次自己管辖内的词。

(2).每次按照句子来读入词，一次读入一句，一句读入后，逐个词进入神经网络训练。等这句话的所有词都训练完成后，再读入下一句。

(3).当读到线程管辖文件尾时，迭代计数器自减，如果减为0了，则跳出最外层循环，整个训练结束；如果还没有减到0，则将读文件的指针移到线程管辖文件的头部。重新开始下一次迭代。

(4).每处理10000个词，就需要更新1次alpha。

(5). 逐个词进入神经网络训练，虽然设置了window，但是，并不是5个词进行一次神经网络训练，而是在in->hidden做向量累加时，随机计算窗口量，窗口数量有window这么多种（3-11个之间），以当前输入词为中心，累加其前后的词的向量。

（窗口大小随机，但有范围，以当前词为中心，（除最开始，和最末尾））。

2.      神经网络对应程序推导

以下推导是根据神经网络中主要的算式为主线，红色为其后备推导过程，以此来分析整个神经网络。

这里，首先，在intiNet()定义syn0是一个V*L维度的大矩阵，L为每个词的向量维度。它存的是vocab中所有词的L维的向量，已经给此矩阵负了随机初始值。Word是词在vocab中的位置。

在上一节提到，在做in->hidden的累加时，词窗口大小是随机的。这里neu1[c]就是窗口中词的向量累加。(c为维度计数，L范围内循环,W为窗口词个数)。

 

cw是窗口中词的数量，这里相当于是把做成平均值。

 

其中piont为词在huffman树中到根结点的路径，point[d]是其往上推的第d个父结点。这个内积和为其自身向量与各父结点的内积和，取这样一个内积和的好处目前还没有搞清楚。

 

这是求f的sigmoid函数输出。这里没有直接计算，而是换成了查表的方式，应该是为了加快速度。但是查表就意味着把这个函数离散化了，就会存在离散误差。这里，给f定了取值范围为（-6,6），而定了表的元素总量为1000。带入可得

这个公式怎么就是sigmoid函数了呢？

首先来看看，是如何定义的

for (i = 0; i < EXP_TABLE_SIZE; i++) {
    expTable[i] = exp((i / (real)EXP_TABLE_SIZE * 2 - 1) * MAX_EXP); // Precompute the exp() table
    expTable[i] = expTable[i] / (expTable[i] + 1);                   // Precompute f(x) = x / (x + 1)
  }

也就是

再来看看sigmoid函数的定义

其取值范围为（0,1）。可转化为

那么

i的范围（0,1000）,z的范围为（-6,6），离散化后步长为12/1000。

那么中各元素的值就是（0.0024726232，0.99752737768）之间非线性增加的值。

接下来令P=(f+6)*1000/12，f取值范围（-6,6），P的取值范围正好是（0,1000）,覆盖表中所有的元素。

因此，④就是sigmoid函数的离散化形式。

 

code是父结点的标签，1为右结点，0为左结点。d依然是往上推的第d个父结点。这是梯度计算公式。由于0<f<1，>0，这样的话，父结点为左结点对应的梯度为正，为右结点的梯度为负。

 

 for (c = 0; c < layer1_size; c++) neu1e[c] += g * syn1[c + l2];
 for (c = 0; c < layer1_size; c++) syn1[c + l2] += g * neu1[c];

更新向量。Neu1e[]，每个词的向量误差为各父结点各次迭代向量乘梯度的和。然后把父结点的向量叠加到该词当前向量值中，实际上，向量误差就是自己前面d次迭代出来的向量参数乘梯度。

 

 for (a = b; a < window * 2 + 1 - b; a++) if (a != window) {
          c = sentence_position - window + a;
          if (c < 0) continue;
          if (c >= sentence_length) continue;
          last_word = sen[c];
          if (last_word == -1) continue;
          for (c = 0; c < layer1_size; c++) syn0[c + last_word * layer1_size] += neu1e[c];
}

把误差叠加到每个词的向量当中。这个误差实际上是各父结点的向量乘梯度，包含了该父结点所有叶子结点的向量，因此，不但同一个父结点下来的两个子结点有关联了，连与叶子结点出现在同一个句子，且位置相近的词也关联起来了。