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极客学院_反向传播算法_输入与输出数据处理_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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会对性能产生太大影响。我们还希望将结果示例分组,以更有效地训练它们。由于分类器不需要大量的内存,因此我们将可以在该模型中使用非常大的批处理。 那么我们如何形成培训示例?请记住,跳过语法模型会根据当前单词来预测上下文单词。在遍历文本的同时,我们以CURRENT WOrd作为数据并以SURROUND单词为目标创建训练示例。对于R = 5的大小,我们将因此每个单词生成十个训练示例,其中五个方向为目标。但是,可以断言,较远的邻居,较近的邻居对语义上下文更重要。我们通过随机选择上下文大小来创建较少的带有远上下文词的训练示例 def skipgrams(pages,max_context): “”“根据跳跃语法模型的形式训练对。”””用于页面中的单词: 对于索引,当前为枚举(单词):context = random.randint(1,max_context)对于目标为word [max(0,index-context):index]:产生当前,目标 针对目标词[索引+ 1:索引+上下文+ 1]:产生当前目标 def批处理(iterator,batch_size): “”“将数字流分
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