斯坦福大学_最大后验_深度学习项目实战 人脸关键点检测算法框架_中国AI数据

2019-11-25

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这将在频谱的一侧产生更有趣但随机的序列,而在另一侧产生更合理但无聊的序列。它的工作方式是我们在线性空间中缩放输出的比例,然后将它们转换回指数空间并再次规范化: 由于网络已经输出了softmax分布,因此我们通过应用自然对数来撤销它。我们不必撤销标准化,因为无论如何我们将再次标准化我们的结果。然后,我们将每个值除以所选的温度值,然后重新应用softmax函数。 def _sample(self,dist): dist = np.log(dist)/ self.params.sampling_temperature dist = np.eXp(dist)/ np.eXp(dist).sum() 选择= np.random.choice(len(dist),p = dist) 选择= self.prep.VOCABULARY [选择] 返回选择 让我们通过为网络调用Sampling(get_params())('We',500))来重构代码,以生成新的摘要。虽然您可以肯定地说出该文本不是由人编写的,但网络从eXamPles那里学到的东西却非常引人注目。 我们研究了具有非凸大

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