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播布客_线性最小二乘法_深度学习框架tensorflow学习与应用_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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入。这是有道理的,因为实际输出通常与神经网络输出不同。例如,网络可能会输出所有类的分布,但是我们仅选择最可能的一个。 在序列分类和序列生成中,我们都可以将单个向量视为信息的密集表示。在第一种情况下,我们将序列编码为一个密集的向量以预测一个类别。在第二种情况下,我们将密集向量解码回序列。 我们可以结合使用这些方法进行序列翻译,首先我们编码一个域的序列,例如英语。然后,我们将最后一次隐藏的激活解码回另一个域的序列,例如法语。这适用于单个RNN,但是如果输入和输出在概念上不同,则可以使用两种不同的RNN并使用最后一个激活的第二个RNN来初始化第二个RNN。当使用单个网络时,我们需要在序列之后传递一个特殊的令牌作为输入,以便网络可以学习何时停止编码并开始解码。 具有输出投影功能的网络 大多数情况下,我们会使用带有OUTPUT预防措施的称为RNNS的网络体系结构。这是一个RNN,具有完全连接的隐藏单元以及分别与它们之间的映射和输入/输出。另一种看待这种情况的方式是,我们有一个RNN,其中所有隐藏的单元都是输出,而另一个前馈层则堆叠在顶部。您将看到这是我们在TensorFloW中实现RNN
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