Unsupervised Learning: Word Embedding
Word Embedding 是 Dimension Reduction 的一种应用。
要用一个vector来表示一个word，有什么方法呢：
-
1-of-N Encoding:
每一个词汇对应vector的一维，如：
这种方式没法体现出word之间的关系，无法表达出语义
-
Word Class:
这其实就是聚类的方法，Clustering的缺点不再赘述，在这里，我们认为他无法表达出class和class之间的联系
-
Word Embedding：
Word Embedding就是把word映射到高维空间（这里虽然说是高维空间，但维度还是要比 1-of-N 的vector维度要小）
要怎么做Word Embedding呢？Word Embedding是一种无监督的方法，怎么让machine阅读大量文章之后自己得到他的Word Embedding呢？
我们可以认为通过上下文可以得到词汇的词义，怎么体现出context来呢？一般有两种方法：
1. Count based
即要使得 V(wi)和V(wj)的内积 和 wi和wj在相同文章出现的次数 越接近越好。
其实就是做LSA(latent semanticanalysis,潜在语义分析)，用SVD的方法解就可以了。
2. predition based
它的input是W(i-1)个词汇，输出是W(i)个词汇
我们把第一个hiden layer的Input：z1 z2 ......拿出来，Z就代表这个词汇。
将input扩展到多个词汇（仅仅两个词汇之间的联系是比较弱的）：
可以看到，他的input的word是共享参数的，原因：
1. 对于出现在不同位置i的词汇，输出要一样
2. 可以减少参数量
在做 gradient descent 的时候怎么让 W1=W2 呢？
Various Architectures:
from：https://www.youtube.com/watch?v=X7PH3NuYW0Q&list=PLJV_el3uVTsPy9oCRY30oBPNLCo89yu49&index=23
