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多伦多大学_激活函数_使用构建好的词向量模型_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-28 / 浏览次数:1

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练样本-j element-k表示 给定的self.p_y_x=t.nnet.softmax(t.dot(输入,self.w)+self.b) #概率最大类预测的符号描述 self.y_pred=t.argmax(self.p_y_给定x,轴=1) 结束片段-1 模型参数 self.params=[自我.w,自我.b] #跟踪模型输入 self.input=输入 定义负对数可能性(自,y): “”返回给定目标分布下此模型预测的负对数似然的平均值。 …数学:: \分形{1}{{\mathcal{d}}\mathcal{l}(\theta={w,b\},mathcal{d})= Frace{ 1 }{} O 数学{d}o}和{i=0}^{o 数学{d}o} 对数(p(y=y^{(i)}ox^{(i)},w,b)) ( )θ= { W,B } MathCAL{D} :类型y:theano.tensor.tensorType :param y:对应于为每个示例提供正确标签的向量 注:我们用平均数代替和 学习率与批处理大小的依赖性较小 “” #起始代码段-
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