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小象学院_mnist数据集下载_深度学习入门课程 实现pooling层的前向传播与反向传播_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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中动态地对其进行计算。为了获得每个序列的长度,我们使用绝对值上的maximUm折叠Word向量。对于零向量,重新换算标量将为零,对于任何实词向量,重新标量将大于零。然后,我们使用tf.sign()将这些值离散化为零或一,并沿时间步长累加结果,以获得每个序列的长度。重新拉伸张量具有批大小的长度,并包含每个序列的标量长度。 @lazy_property def长度(自己): 使用= tf.sign(tf.reduce_max(tf.abs(self.data),reduction_indices = 2)) 长度= tf.reduce_sum(使用,reduction_indices = 1) 长度= tf.cast(长度,tf.int32) 返回长度 上一次相关激活的Softmax 对于预测,我们照常定义RNN。但是,这一次,我们希望通过在最后一个活动的顶部放置一个softmax层来增强它。对于RNN,我们使用在params对象中定义的像元类型和像元计数。我们使用已经定义的length属性仅显示到RNN的批次行的长度。然后,我们可以获取每个序列的最后一个输出激活,并将其输
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