北京尚学堂_anaconda安装教程_如何使用卷积神经网络进行文本分类_中国AI数据

2019-11-25

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该功能重用于其他架构。然后,我们使用相同的展平技巧在所有时间步长上共享相同的softmax层。 aef _shared_softmax(自身,数据,out_size):max_length = int(data.get_shape()[1])in_size = int(data.get_shape()[2])重量= tf.Variable(tf.truncated_normal([in_size,out_size) ],stddev = 0.01))bias = tf.Variable(tf.constant(0.1,shape = [out_size]))#展平以将相同的权重应用于所有时间步长。扁平= tf.reshape(数据,[-1,in_size])输出= tf.nn.softmax(tf.matmul(扁平,重量)+偏差)输出= tf.reshape(输出,[-1,max_length,out_size] )返回输出 这里有一些有趣的部分,即双向RNN的实现。如您所见,我们已经使用tf .nn.dynamic_rnn创建了两个RNN。当后向网络是新的时,前向网络应该看起来

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