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2019-11-25

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情况下,我们不仅希望预测接近目标,而且远离那些不是当前单词目标的单词。可以很好地将其建模为softmax分类器,但我们不想每次都计算和训练字母表中所有单词的输出。想法是始终使用一些新的随机向量作为否定示例,也称为对比示例。在足够的训练迭代中,这平均为softmax分类器,而仅需要数十个类。TensorFlow为此提供了一个方便的tf.nn.nCe_loss函数。 @lazy_property def费用(自己): 嵌入式= tf.nn.embedding_lookup(self.embeddings,self.data)权重= tf.Variable(tf.trunCated_normal( [self.params.voCabulary_size,self.params.embedding_size],stddev = .. 0 / self.params.embedding_size ** 0.5))bias = tf.Variable(tf.zeros([self.params.voCabulary_size]))目标= tf.expand_dims(self.targe

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