请比较随机初始化w，预训练作为初始化和无参初始化对最终输出的学习效果的影响

好的，针对您的问题我可以给出如下的回答：

首先，随机初始化w通常会导致模型的学习效果不佳。因为在随机初始化w的情况下，模型的参数很可能会落入到一个不好的初始状态，使得模型无法学习到有效的表示。虽然随机初始化w可以帮助模型避免陷入局部最优解，但是这种方法并不能保证模型能够得到全局最优解。

其次，预训练作为初始化可以有效地提升模型的学习效果。预训练通常是指在大规模的数据集上进行无监督学习得到的模型参数，在将这些参数用于有监督任务时，可以显著提升模型的性能。这是因为预训练的模型已经学习到了一些有效的特征表示，可以帮助模型更快地收敛到最优解。

最后，无参初始化通常会导致模型的学习效果非常差。因为在无参初始化的情况下，模型的参数都被初始化为0，这使得模型无法学习到有效的表示。虽然可以通过添加偏置项来解决这个问题，但是无参初始化本身并不能帮助模型更好地学习。

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在Word2Vec预训练模型中，特殊字符（如PAD、UNK等）的词向量通常已经被初始化为固定的值。如果您想随机初始化特殊字符的词向量，您需要首先加载预训练模型，然后手动更改特殊字符的向量。

以下是一个示例代码，其中我们将加载Google的预训练Word2Vec模型，并随机初始化特殊字符的向量：

from gensim.models import KeyedVectors
import numpy as np

# 加载预训练模型
model = KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz', binary=True)

# 获取特殊字符的向量
pad_vector = model['PAD']
unk_vector = model['UNK']

# 随机初始化特殊字符的向量
new_pad_vector = np.random.rand(len(pad_vector))
new_unk_vector = np.random.rand(len(unk_vector))

# 更新特殊字符的向量
model.add_vector('PAD', new_pad_vector)
model.add_vector('UNK', new_unk_vector)

# 测试特殊字符的向量
print(model['PAD'])
print(model['UNK'])

在上面的代码中，我们首先加载Google的预训练Word2Vec模型。然后，我们获取了特殊字符的向量（即'PAD'和'UNK'）。接下来，我们使用`np.random.rand()`方法随机初始化这些向量，并使用`model.add_vector()`方法将其更新到模型中。最后，我们打印特殊字符的新向量以进行测试。

请注意，更新特殊字符的向量会更改模型的内部状态，因此在更新这些向量之后，您可能需要重新训练模型以更新其他向量。

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1. 导入gensim库中的Word2Vec模型。

from gensim.models import Word2Vec

2. 加载已经训练好的Word2Vec模型。

model = Word2Vec.load('path/to/word2vec_model')

3. 添加新词语到词汇表中，并且随机初始化它们的向量。

new_words = ['new_word_1', 'new_word_2', ...]
model.build_vocab(new_words, update=True)
model.train(new_words, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.epochs)

在上述代码中，我们首先将新词语添加到词汇表中，然后使用train()函数对新词语进行训练，total_examples参数指定训练样本的总数，epochs参数指定训练迭代的次数。

4. 保存更新后的模型。

model.save('path/to/updated_model')

通过以上步骤，我们就可以向已经训练好的Word2Vec模型中加入新的随机初始化的词语，并且保存更新后的模型。