CBOW的模型网络结构是先解码还是先编译？

CBOW模型的网络结构并不涉及编译和解码的过程。CBOW模型是一种基于词向量的语言模型，其主要目的是通过上下文预测目标词汇，因此其网络结构主要包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收上下文词向量的加和作为输入，经过隐藏层的线性变换和非线性激活后，最终输出目标词汇的概率分布。因此，CBOW模型的网络结构是先输入，再进行线性变换和非线性激活，最后输出结果。

相关问题

cbow模型代码实现

CBOW（Continuous Bag-of-Words）模型是一种用于自然语言处理的神经网络模型，它的输入是上下文中的词汇，输出是中心词汇。CBOW 模型的代码实现如下：

import numpy as np
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.utils import to_categorical
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Embedding, Lambda

# 设置超参数
vocab_size = 5000
embedding_dim = 100
window_size = 2

# 构建语料库
corpus = [
    'I like playing soccer with my friends',
    'He enjoys playing basketball on weekends',
    'The cat loves drinking milk every morning'
]

# 将语料库转化为词向量矩阵
tokenizer = Tokenizer(num_words=vocab_size)
tokenizer.fit_on_texts(corpus)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(corpus)

# 构建训练数据集
x_train = []
y_train = []
for sequence in sequences:
    for i in range(window_size, len(sequence) - window_size):
        context = sequence[i-window_size:i] + sequence[i+1:i+window_size+1]
        target = sequence[i]
        x_train.append(context)
        y_train.append(target)

x_train = np.array(x_train)
y_train = to_categorical(y_train, num_classes=vocab_size)

# 构建 CBOW 模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=window_size * 2))
model.add(Lambda(lambda x: np.mean(x, axis=1), output_shape=(embedding_dim,)))
model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')

# 训练 CBOW 模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=50, verbose=1)

# 输出词向量矩阵
embeddings = model.get_weights()[0]
print(embeddings)

在上面的代码中，我们首先读取语料库，将其转化为词向量矩阵，并且根据窗口大小构建训练数据集。然后，我们构建 CBOW 模型，其中使用了 Embedding 层和 Lambda 层，最后将模型训练得到的词向量矩阵输出。

Java 实现CBOW模型

以下是一个使用Java实现CBOW模型的简单示例代码：

import java.util.List;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Random;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j;
import org.nd4j.linalg.indexing.NDArrayIndex;

public class CBOW {
    private int vocabSize; // 词汇表大小
    private int vectorSize; // 词向量维度
    private int windowSize; // 窗口大小
    private double learningRate; // 学习率
    private INDArray syn0; // 输入层到隐层的权重矩阵
    private INDArray syn1; // 隐层到输出层的权重矩阵

    public CBOW(int vocabSize, int vectorSize, int windowSize, double learningRate) {
        this.vocabSize = vocabSize;
        this.vectorSize = vectorSize;
        this.windowSize = windowSize;
        this.learningRate = learningRate;

        // 随机初始化权重矩阵
        this.syn0 = Nd4j.rand(vocabSize, vectorSize, new Random(12345)).subi(0.5).divi(vectorSize);
        this.syn1 = Nd4j.rand(vectorSize, vocabSize, new Random(12345)).subi(0.5).divi(vectorSize);
    }

    public void train(List<Integer> words) {
        int len = words.size();
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            int word = words.get(i);

            // 获取上下文单词向量的平均值作为输入
            INDArray x = Nd4j.zeros(vectorSize);
            int cw = 0; // 上下文单词数量
            for (int j = Math.max(0, i - windowSize); j < Math.min(len, i + windowSize + 1); j++) {
                if (j ==