普林斯顿大学_softmax_rnn网络细节_中国AI数据

2019-11-25

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我们使用top_k()函数进行此操作。自此函数返回最大值,而我们想要最小的距离,我们返回最大的负距离值。然后,我们希望将偏好作为前k个邻居的距离的加权平均值: top_k_xvals,top_k_indices = tf.nn.top_k(tf.neg(距离),k = k)x_sums = tf.expand_dims(tf.reduce_sum(top_k_xvals,1),1)x_sums_repeated = tf.matmul(x_sums,tfone [1,k],tf.float32))x_val_weights = tf.expand_dims(tf.div(top_k_xval s,x_sums_重复),1) top_k_yvals = tf.gather(y_target_train,top_k_indices)预测= tf.squeeze(tf.batch_matmul(x_val_weights,top_k_ yvals),squeeze_dims = [1]) 为了评估我们的模型,我们计算了我们的预测的MSE: mse = tf.div(tf.reduce

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