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黑马_最近邻插补_batchnorm_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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(tf.float32,[无,sequence_length,frame_size]) num_neurons = 200 网络= tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(num_neurons) #定义用于模拟sequenCe_length步骤的RNN的操作。 输出,状态= tf.nn.dynamic_rnn(网络,数据,dtype = tf.float32) 现在,我们已经定义了RNN并及时展开了它,我们可以使用TensorFloW的优化器之一(例如tf.train.RMSPropOptimizer或tf.train.AdamOptimizer)加载一些数据并训练网络。我们将在本章后面的部分中看到一些示例,在这些示例中,我们将借助RNN解决实际问题。 变幻和爆炸梯度 在上一节中,我们定义了RNN并及时展开,以反向传播误差并应用梯度下降。然而,该模型不能很好地表现,特别是它无法捕获例如NLP任务所需的输入帧之间的长期依赖性。 BeloW是一个涉及长期依赖的示例任务,其中RNN应该对输入序列是否属于给定语法进行分类。为了执行该任务,网络必须记住序列的第一
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