慕课网_hessian矩阵_多元线性回归应用_中国AI数据

2019-11-25

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50 采样温度= 0.7 rnn_cell = GRUCell rnn_hidden = 200 rnn_layers = 2学习速率= 0.002优化程序= tf.train.AdamOptimizer梯度裁剪= 5 batch_size = 100 epochs = 20 epoch_size = 200 return AttrDict(** locals()) 要运行代码,只需调用Training(get_params())()。在我的笔记本上,这20个时间段大约需要一个小时。在这次训练中,模型显示了20个时期* 200批* 100个示例* 50个字符= 20M个字符。 正如您在图表上看到的那样,模型收敛于每个字符约1.5的困惑度。这意味着使用我们的模型,我们可以平均每个字符压缩1.5位文本。 为了与词级语言模型进行比较,我们将必须平均每个单词数而不是每个字符数。粗略估计,我们可以将每个单词平均字符数(即在所有测试集上…)相乘。 产生类似的序列 完成所有工作后,我们现在可以使用训练有素的模型来采样新的需求。我们将编写一个与oUrr Training类相似的小类,它从

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