牛客网_卷积稀疏编码_cifar10与resnet实战_中国AI数据

2019-11-25

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ta] target = [x +([''] *(max_length-len(x)))for x in target]返回np.array(数据),np.array(目标) 我们首先按照以下id值进行排序,以便我们可以按正确的顺序读取每个单词的字母。然后,我们继续收集字母,直到未设置下一个ID的字段,在这种情况下,我们开始一个新序列。读取目标字母及其数据像素后,我们用零幅图像填充序列,以使它们适合包含目标字母和所有像素数据的两个大型Numpy数组。 在时间步长之间共享Softmax 这次,不仅数据而且目标数组都包含序列,每个图像帧一个目标字母。在每个帧上进行预测的最简单方法是在输出的每个字母顶部添加softmax分类器,以增强我们的RNN。这与上一节中的序列分类模型非常相似,不同的是,我们对分类器的评估是在每一帧而不是仅在最后一帧进行的。 class SequenceLabellingModel: def __init __(自身,数据,目标,参数): self.data =数据self.target =目标self.params =参数self.prediction s

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