台湾大学_物体检测_线性分类_中国AI数据

2019-11-25

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rs)隐藏,状态= tf.nn.dynamic_rnn( 输入= self.data, cell = cell,dtype = tf.float32,initial_state = self.initial,sequence_length = self.length)vocabulary_size = int(self.target.get_shape()[2])预测= self._shared_softmax(隐藏,vocabulary_size)返回预测,州 上面有关神经网络代码的新部分是,我们要获得预测和最后一次循环激活。以前,我们只返回Prediction,但最后一次激活使我们以后可以更有效地生成序列。由于我们只想为递归网络构造一次graPh,因此有一个前向ProPerty,它返回张量的元组,并且预测和状态就在那儿,以便从外部轻松访问。 我们模型的下一部分是成本和评估功能。在每次stP时,模型都会预测词汇表中的下一个字符。这是一个分类问题,因此我们使用交叉熵成本。我们也可以轻松计算出字符预测的错误率。 logprob ProPerty是新的。它描述了我们的模型分配给对

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