极客学院_逻辑回归损失函数_动量与学习率衰减_中国AI数据

2019-11-25

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查看我们的模型是否可以泛化以预测最佳响应。最后,我们还针对我们的模型进行了示例游戏。虽然还不是很完美,但是我们仍然可以尝试使用不同的体系结构和培训程序来进行改进。 自然语言 处理 在这里,我们将介绍在TensorFlow中使用文本的介绍。我们首先介绍单词嵌入的工作原理并使用单词袋方法,然后继续实现更高级的嵌入,例如Word2vec和Doc2vec: f处理单词袋 f实施TF-IDF f使用跳过图嵌入f使用CBOW嵌入f使用Word2vec进行预测 f使用Doc2vec进行情感分析 注意,读者可以在https:// github上在线找到本章的所有代码。COM / nfmcclure / tensorflow_cookbook。 介绍 到目前为止,我们仅考虑了主要在数字输入上运行的机器学习算法。如果要使用文本,则必须找到一种将文本转换为数字的方法。有很多方法可以做到这一点,我们将探讨实现这一目标的几种常见方法。 如果我们考虑句子TensorFlow使机器学习变得容易,则可以按照观察顺序将单词转换为数字。这将使该句子变成1 2 3 45。然后,当我们看到一个新句子时,

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