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更新梯度时，如果是对同一个变量记得是+，不要直接等于，第二次犯错误了。

神经网络更新梯度时，针对的是nerons，在skip gram中，因为输入层就是v_c，所以求梯度时和neron一致，

但是在cbow中，输入层是neighbor的v_i球和，所以neron是和，而对其中的每个分量来说，由于chain rule，

加法时，梯度为1，所以队每个分量也和neron是一致的。但是加入不是加法，是其他的，就需要改变一下了。