深層学習／ゼロから作るDeep Learning２ 第４章メモ - Qiita

1.はじめに 名著、**「ゼロから作るDeep Learning２」**を読んでいます。今回は４章のメモ。 コードの実行はGithubからコード全体をダウンロードし、ch04の中で jupyter notebook にて行っています。 2.高速版CBOWモデル 第４章のテーマは、第３章で実装した Word2vec のCBOWモデルを高速化し実用的なモデルにすることです。ch04/train.py を実行し、順番に内容を見て行きます。 なお、データセットは Penn Tree Bankを使っていて、語彙数は10,000個, train のコーパスサイズは約90万語です。 import sys sys.path.append('..') from common import config # GPUで実行する場合は、下記のコメントアウトを消去（要cupy） # ================