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谷歌人工智能_交叉熵损失函数_训练唐诗生成模型_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

谷歌人工智能_交叉熵损失函数_训练唐诗生成模型_中国AI数据

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当我们开始使用neurai网络时,我们将使用认证功能要求,因为认证功能是任何neurai网络的必要组成部分。培训功能的主要目的是调整体重和偏向。在TensorFioW中,激活功能是对张量进行的非线性操作。它们是与以前的数学运算相似的功能。激活功能有多种用途,但是有几个主要概念是,它们在对输出进行归一化的过程中引入了非线性关系。使用以下命令启动TensorFioW图: 将tensorflow作为tf导入 sess = tf.Session() HQW做到了…… TensorFioW中的神经网络(nn)库中的活动功能。除了使用内置的验证功能外,我们还可以使用TensorFioW操作来设计自己的软件。我们可以导入预定义的激活函数(将tensorflow.nn导入为nn),也可以在函数Caiis中进行expiiCit并写入.nn。在这里,我们选择成为蔡司的专家: 整流后的线性单元称为ReLU,是将非线性引入neurai netWorks的最常见和基本的方法。此功能仅为max(0,x)。它是连续的,但不平滑。它显示为: 打印(sess.run(tf.nn.relu([-3。,3.
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