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牛客网_seq2seq_深度学习入门课程 深度学习框架caffe接口使用实例_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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机器学习就很容易了,我们可以将其翻译为3 4 0 5,表示索引为零的未见单词。通过这两个示例,我们将词汇表限制为六个数字。对于大文本,我们可以选择要保留的单词数,并且通常保留最常用的单词,并使用零的索引标记所有其他单词。 如果单词learning的数值为4,而单词make的数值为2,那么自然会假设学习次数为make的两倍。由于我们不希望单词之间存在这种数字关系,因此我们假定这些数字代表类别,而不是关系数字。 另一个问题是这两个句子的大小不同。我们所做的每个观察(在这种情况下为句子)都需要与我们要创建的模型具有相同的大小输入。为了解决这个问题,我们将每个句子创建为一个稀疏向量,如果该词出现在该索引中,则该向量在特定索引中的值为1: 十SOrFlOW 使得马赫国家统计局利尔宁容易 1 2 3 4 5 first_sentence = [0,1,1,1,1,1] 马赫INE Iear宁是容易 3 4 0 5 second_sentence = [1,0,0,1,1,1] 这种方法的一个缺点是我们丢失了字序指示。TensorFlow这两个句子使机器学习变得容易,而机器学习使T
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