小象学院_anaconda使用_cnn文本分类_中国AI数据

2019-11-25

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anspose(b),b)y_target_cross = tf.matmul(y_target,tf.transpose(y_target))second_term = tf.reduce_sum(tf.mul(my_kernel,tf.mul(b_vec_cross,y_target_cross))) 损失= tf.neg(tf.sub(first_term,second_term)) 为了使用SVM执行PrediCtion,我们必须创建PrediCtion内核功能。之后,我们还对准确的计算进行了声明,这只是正确分类的点数的百分比。使用以下代码: rA = tf.reshape(tf.reduce_sum(tf.square(x_data),1),[-1,1])rB = tf.reshape(tf.reduce_sum(tf.square(prediction_grid),1),[?1 ,1]) pred_sq_dist = tf.add(tf.sub(rA,tf.mul(2。,tf.matmul(x_data,tf.transpose(prediction_grid)))

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