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墨尔本大学_决策树算法例题_基于符号的知识表示与推理:语义网络_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-28 / 浏览次数:1

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# 。###################### “打印”…建立模型' 为数据分配符号变量 index=t.lscalar()索引到一个[小]批 x=t.矩阵('x')数据显示为光栅化图像 y=t.ivector('y')标签表示为 #[int]标签 rng=numpy.random.randomstate(1234年) 构造mlp类 分类器=MLP( RNG=RNG, 输入=x, n_in=28*28, n_hidden=n_隐藏, nOUT=10 ) 起始代码段-4 我们在培训期间最小化的成本是负对数可能性 模型加上正则化项(l1和l2);成本表示为 这里象征性地 成本=( 分类器。负对数可能性(Y) +l1_reg*分类器。l1 +l2_reg*分类器.l2_sqr ) 结束片段-4 编译一个theano函数来计算所犯的错误 #通过小批量测试的模型( 输入=[索引], 输出=分类器错误(Y), Givs= { x:测试集x[索引*批大小:(索引+1)*批大小],y:测试集y[索引*批大小:(索引+1)*批大小]}
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