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台湾大学_随机梯度下降算法_深度学习_基于rbm的dl方法_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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磁盘加载最新的模型checkPoint并定义占位符以将数据馈送到计算机中。当然,这次我们不训练模型,而是使用它来生成新数据。 类采样: @overwrite_graph def __init_ 通过_(self,params): def __call_ _(自身,种子,长度) 通过 def _sample(self,dist): 通过 在构造器中,我们创建oUr PreProcessing类的实例,该类将用于将电流生成的序列转换为NUmPy向量,以馈入graPh。每个批次的占位符序列只有一个序列,因为我们不想同时生成多个序列。 例如,序列长度为2。请记住,该模型使用所有最后一个字符作为输入数据,所有所有第一个字符作为目标。我们输入当前文本的最后一个字符,然后输入第二个字符作为顺序。网络将预测第一个字符的目标。由于我们不训练任何东西,因此第二个字符用作目标对象,它将被忽略。 您可能想知道我们如何才能仅将当前文本的最后一个字符传递到网络中。这里的技巧是,我们将获得最近的激活激活网络,并使用它来初始化邻居中的状态。为此,我们利用oUr模型的初始状态参数。对于我们使用的G
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