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美河在线_kmeans_tensorflow案例实战视频课程 加载训练好的vgg网络模型_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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示形式。这些表示形式使用tf.Variable。 @lazy_property def嵌入(自己): 初始= tf.random_uniform([self.params.vocabulary_size,self.params.embedding_size],-1.0,1.0) 返回tf.Variable(initial) 我们使用的MomentumOptimizer不是很聪明,但是它具有非常快的优势。这使得它可以与其他大型Wikipedia公司一起很好地玩,并且跳跃图背后的想法比聪明的算法更喜欢更多数据。 @lazy_property def优化(自己): 优化器= tf.train.MomentumOptimizer(self.params.learning_rate,self.params.momentum) 返回optimizer.minimize(self.cost) oUr模型唯一缺少的部分是分类器。这是成功跳过语法模型的核心,现在我们来看看它是如何工作的。 噪声对比分类器 跳过语法模型具有多个成本函数,但已发现效果很好的一个是噪声抑制性估计损失。理想
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