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多伦多大学_tensor flow_rnn与情感分类问题实战-加载imdb数据集_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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决更多困难的任务,例如读取手写数字或动作 在图像上识别猫和狗,我们将需要一个更完善的模型。 让我们从一个简单的例子开始。假设我们要建立一个网络,以学习如何适合XOR(异或)布尔操作: 表4-1。XOR操作真值表 输入1 输入2 输出 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 当任何一个输入等于1时,它应该返回1,但当两个都等于1时不应该返回1。 到目前为止,这似乎是一个更简单的问题,但我们提出的模型都无法解决。 原因是信号类型为SigmOid的神经元要求我们的数据是唯一的,以很好地完成其工作。这意味着二维数据中必须存在一条直线(或更高维数据中的超平面),该直线将属于同一类的所有数据示例分隔在平面的同一侧,如下所示: 在图表中,我们可以看到示例数据样本为点,其相关类别为颜色。只要我们能找到yelloW线将图表中的红色点和蓝色点完全分隔开,乙状神经元就可以对该数据集正常工作。 让我们看一下XOR门功能图: 我们找不到一条可以分割图表的直线,而所有的1(红点)留在一侧,而0(蓝点)留在另一侧。那是因为XOR函数的输出不是线性可分离的。 这个问题实际上导致神
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