”tf.nn.sigmoid_cross_entropy_wi“ 的搜索结果

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tf47:SeqGAN

标签:   SeqGAN  rnn  文本生成

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     效果 损失函数为MSE时,L(w)=1nΣi=1n(f^(x(i))−y(i))2。当模型为f^(x)=y^=b+Σi=1dwixi时,∂L(w)∂b=2nΣi=1n(y^(i)−y(i)),∂L(w)∂wj=2nΣi=1n(y^(i)−y(i))xj(i)。由对向量求导的定义得:∂L(w)∂w=2nΣi=1n(y...

      self.loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=self.y, logits=self.prediction)) self.optimizer = tf.train.AdamOptimizer(self.learning_rate).minimize(self.loss) # 初始化...

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