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51cto学院_激励函数_深度学习图像理解技术:图像分类框架_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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入到softmax层中。如果您已经阅读本书的这一部分,那么定义softmax层应该很简单。 请注意,RNN的最后一个相关输出激活对于训练批次中的每个序列具有不同的索引。这是因为每个评论的时长都不同。我们已经知道每个序列的长度,那么如何使用它来选择最后的激活?问题是我们要索引时间步长的维度,这是形状序列x time_steps x word_veCtors批中的第二个维度。 @lazy_property def预防(个体): #循环网络。 输出,_ = tf.nn.dynamiC_rnn(self.params.rnn_Cell(self.params.rnn_hidden),self.data ,dtype = tf.float32,sequenCe_length = self.length, ) last = self._last_relevant(输出,self.length) #SOFTMAX层。 num_Classes = int(self.target.get_shape()[。])重量= tf.Variable(tf.trunCated_normal( [
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