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四川大学_反向传导算法_numpy实战bp神经网络_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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f.length, ) #Softmax层。max_length = int(self.target.get_shape()[1])num_classes = int(self.target.get_shape()[2])重量= tf.Variable(tf.truncated_normal( [self.params_rnn_hidden,num_classes,stddev = 0.01)) 偏差= tf.Variable(tf.constant(0.1,shape = [num_classes])) #展平以对所有时间步施加相同的权重。 输出= tf.reshape(输出,[-1,self.params.rnn_hidden])预测= tf.nn.softmax(tf.matmul(输出,重量)+偏差)预测= tf.reshape(预测,[-1, max_length,num_classes])个返回预测 与序列分类相比,成本和误差函数略有变化。即,序列中的每个帧现在都有一个预测目标对,因此我们也必须对该维度进行平均。但是,tf.reduce_mean()在这里不起
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