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版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/qq_28840013/article/details/89681499 这里，我们不讲word2vec的原理（其实是还了解不透彻，以后明白了再写，大家在阅读本文之前，可以先简单了解一下其推理过程），就只了解其参数和输入输出。网上还有对word2vec用tensorflow进行的实现，以后再说吧。 1.Word2vec作用：表达不同词之间的相似和类比关系 2.安装方法：pip install --upgrade gensim #因为Gensim开发了一套工具箱叫做gensim，里面继承了Word2vec方法。 3.输入参数格式： import gensim #sentences=[["a","b"],["b","c"] ... ] sentences=word2vec.Text8Corpus("test.txt") #text8为语料库文件名 #sentences是训练所需预料，可通过该方式加载，此处训练集为英文文本或分好词的中文文本 1 2 3 4 sentences是训练所需材料，可通过两种格式载入： 1.文本格式： 将每篇文章 分词去停用词后，用空格分割，将其存入txt文本中（每一行一篇文章） 这个格式文本处理后

目录 论文信息 前言 Introduction Network Architecture Network preparation Reverse Connection Reference Boxes Objectness Prior Detection and Bounding Box Regression Combining Objectness Prior with Detection Training and Testing Loss Function Joint Training and Testing Data augmentation Inference Results Ablation Analysis Do Multiple Layers Help? Objectness Prior Generating Region Proposals Conclusion 论文信息 Tao Kong, Fuchun Sun, Anbang Yao, Huaping Liu, Ming Lu, Yurong Chen. RON: Reverse Connection with Objectness Prior Networks for Object Detection. CVPR 2017. https://arxiv.org/abs/1707.01691 前言