word2vec 究竟学到了什么？伯克利 AI 研究给出闭式理论解释

发生了什么

伯克利 AI 研究证明，在四阶近似目标函数、特定超参数约束、极小初始嵌入权重和极小梯度下降步长等条件下，word2vec 的学习问题可化简为无权重最小二乘矩阵分解，其梯度流动力学有闭式解，最终学到的表示等同于对矩阵 M* 做 PCA。

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