智普教育_人脸识别模型_基于分布式语义的知识表示与推理 张量分解模型_中国AI数据

2019-11-25

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t.append(get_rand_move(moves)) 请记住,我们要从训练集中删除一个板块并获得最佳响应,以查看模型是否可以泛化以采取最佳行动。下届董事会的最佳举动将是在第六指数进行比赛: test_board = [-1,0,0,1,-1,-1,0,0,1] train_set = [如果x [0]!= test_board,则为train_set中x的x 现在,我们可以创建函数来创建模型变量和模型操作。请注意,我们没有在模型中包括softmax()激活函数,因为它包含在损失函数中: def init_weights(shape):return(tf.Variable(tf.random_normal(shape))) 定义模型(X,A1,A2,bias1,bias2): layer1 = tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(X,A1),bias1))layer2 = tf.add(tf.matmul(layer1,A2),bias2)return(layer2) 现在,我们将声明占位符,变量和模型: X = tf.placehold

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