优达学城_梯度公式_数学运算_中国AI数据

2019-11-25

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过每个优化器实例提供的compute_gradients()函数来支持此方案。然后,我们可以使用apply_gradients()修改渐变并应用权重更改。对于渐变裁剪,我们将元素设置为-limit(如果它们小于或小于),或者限制为(大于)。唯一棘手的部分是TensorFloW中的导数可以为None(无),这意味着变量与成本函数之间没有关系。从数学上讲,这些导数应为零向量,但应将“不使用”用于内部性能优化。我们将通过将None值传递回主题来处理这些情况。 训练模型 现在让我们训练上面定义的高级模型。正如我们所说,我们将电影评论逐字地馈送到循环网络中,因此每个时间步都是一批字向量。我们从最后一部分改编batChed()函数以查找单词向量,并将所有序列填充到相同的长度,如下所示: def preproCess_batChed(迭代器,长度,嵌入,batCh_size):迭代器=迭代器(迭代器)而True: 数据= np.zeros(((batCh_size,length,embedding.dimensions))target = np.zeros((batCh_size,2))fo

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