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人脸识别的评测方法_莫凡_防止过拟合_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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。tx和ty分别表示源句和目标句的长度。 首先,计算双向递归神经网络(BIRNN)的正向状态: 在哪里 _i=tanh( )EXI+ [ 我呢)我= (W )z EXI+ Z i i-i) > EXI+-R 我呢 我) E RM是单词嵌入矩阵。z, r RN是吗 是吗 r RNn是权重矩阵。m和n分别是词的嵌入维数和隐藏单元数。( )像往常一样是乙状结肠的功能。 落后国家(K,^-tx)的计算方法类似。我们在前向和后向rnn之间共享单词嵌入矩阵e,就像权重矩阵一样。 我们连接前向和后向状态以获得注释(hi,h2,,HTX),其中 A.2.2编码器 给定来自编码器的注释,解码器的隐藏状态si由 Si=(1))Si-1+Zi 硅, 在哪里 si=tanh(weyi-i+u[Si-i+CCI) 子=(W泽伊-I+UZSI-I+CZCI) RI=(W reyi-I+ursi-I+CRCI) e是目标语言的单词嵌入矩阵。W,W Z,W R RN你,你,你,你 RNN和C,CZ,CR RN2N是重量。再次,m和n分别是单词嵌入维数和隐藏单元数。初始隐藏状态so由so计
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