问题描述
可以解释一下吗？我有一个属性，我总是需要了解一切。我在某处读到它是“上下文”或隐藏神经层的内容（其权重），但仍然有可能充分解释 Word2Vec 向量中的确切内容吗？
难道真的只是一些随机权重而已，没有聪明的意图吗？
顺便说一句，我现在正在检查一些基本的神经网络，我注意到在最简单的情况下，将一个输入映射到一个神经元，这意味着一个神经元 = 一个权重，但在进一步的图表中，我注意到所有输入都是“完全连接”的映射到所有神经元，那么似乎一个神经元 = N 个权重，其中 N 是它的输入数量。
但我想知道 Word2vec 向量是否真的只是隐藏层（权重），在完全连接的输入的情况下，它可以是 100 个权重，而我说 1 个神经元大于 1 个权重。
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解决方法
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