东京大学_anaconda安装_cnn与常用框架_中国AI数据

2019-11-25

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组为batChes,并将它们产生为Numpy数组。 数据= np.zeros(batch_size) 目标= np.zeros(batCh_size) 对于范围(batCh_size)中的索引:data [index],target [index] = next(iterator) 产量数据,目标 现在我们已经准备好了维基百科的语料库,我们可以定义一个模型来计算单词嵌入。 类EmbeddingModel: def __init __(self,data,target,params):self.data =数据self.target =目标self.params =参数self.emddings self.cost self.optimize @lazy_property def嵌入(自己): 通过 @lazy_property def优化(自己): 通过 @lazy_property def成本(自己): 通过 每个词开始由随机向量表示。然后,根据单词的中间表示,分类器将尝试预测其上下文单词之一的当前表示。然后,我们将传播错误,以调整输入单词的权重和表

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