我在JavaScript中使用梯度下降實現了我的第一個(單變量)線性迴歸。 const LEARNING_RATE = 0.000001;
let m = 0;
let b = 0;
const hypothesis = x => m * x + b;
const learn = (alpha) => {
if (x.length <= 0) return;
l
我希望update_op在我運行summary之前運行。有時我只是創建一個tf.summary,並且一切正常,但有時我想做更多花哨的東西,但仍然具有相同的控制依賴關係。不起作用 代碼:的作品 with tf.control_dependencies([update_op]):
if condition:
tf.summary.scalar('summary', summary
我使用Keras作爲(字符)序列到序列RNN應用程序。由於我有一個相對較少的A - > B例子,以及更多的B例子,我決定嘗試一種自動編碼器方法:首先訓練一個網絡來學習B上的身份函數,爲成員產生一個嵌入的B,然後訓練一個網絡來學習A - >嵌入(B)。通過將第二個網絡與第一個網絡的解碼器一半相結合,希望它能夠推廣生產合理的Bs。 的代碼中,Building Autoencoders in Keras