decoder

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    在使用可解码协议在Swift 4中创建DotA2 iOS应用程序时,我遇到了这个错误。 keyNotFound(DotaPal.MatchPlayerDetail.CodingKeys.personaname, Swift.DecodingError.Context(codingPath: [DotaPal.MatchDetail.CodingKeys.players, Foundation.(_

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    在具有编码器和解码器的seq2seq模型中,在每个生成步骤,softmax层输出整个词汇表的分布。在CNTK中,通过使用C.hardmax函数可以很容易地实现贪婪的解码器。它看起来像这样。 def create_model_greedy(s2smodel): # model used in (greedy) decoding (history is decoder's own outpu

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    我试图用斯威夫特4的新JSON解码从远程服务器解析JSON。 JSON模式包含枚举值,其中一些我实际上并不需要用于我的目的,我想忽略它。另外,我还想足够强大,以便在JSON模式发生变化时,我仍然能够尽可能多地读取数据。 问题是,当我尝试解析包含枚举的任何东西的数组时,除非每个枚举值完全匹配我的枚举的文字,否则解码器会抛出异常而不是跳过它无法解析的数据。 这里有一个简单的例子: enum Size:

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    我的应用程序通过标志从localstorage获取init模型值。我在模型中添加了一个新的键,并且由于通过标志传递的值中缺少键(“bar”),所以在启动Elm应用程序时会导致错误。考虑到将来可以添加更多的新密钥,并且我不希望每次发生时都要清除本地存储,有没有办法告诉Elm在标记中缺少密钥时分配默认值? type alias Model = { foo : String, bar : In

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    我试图使用张量流来编码RDD编码器和解码器,并使用不同长度的序列输入,所以希望编码器和解码器都是动态的。此外,解码器输入由编码器最终隐藏状态(上下文向量)调节,其与Related Paper类似于第3页的图片a。解码器尝试在训练期间完全推理,馈送先前的输出和上下文向量作为输入,每一步。 import tensorflow as tf import copy import math from

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    一个Keras介绍Seq2Seq模式已经在几个星期前公布了可以在这里找到:https://blog.keras.io/a-ten-minute-introduction-to-sequence-to-sequence-learning-in-keras.html 我真的不理解这个代码的一部分: decoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_sequences=Tru

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    我是新的深度学习,我想实现自动编码器异常检测。 我有两个问题: 是译码器层总是编码层的镜像版本? 由于隐蔽层代码(H)表示的数据的压缩represenation,的权重能将它们考虑的输入要素的分类?

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    如果我有一个符合Codable协议像这样一个结构: enum AnimalType: String, Codable { case dog case cat case bird case hamster } struct Pet: Codable { var name: String var animalType: AnimalTy

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    我试图解码Marc21二进制数据记录,它具有关于提供记录长度的字段的以下规范。 A计算机生成的五个字符的数字,等于整个记录的长度,包括其本身和记录终止符。数字 是正确的,未使用的位置包含零。 我想使用 阿卡流Framing.lengthField,但我只是不知道如何指定字段的大小。我想象一个角色是8位,也许是16位,我不确定,我想知道是否依赖于平台或语言。总之,问题是可以说出该领域的规模是什么知道

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    我有这样的JSON: {"result":0,"data":[{\"ID":7,"TITLE":"123"},{\"ID":8,"TITLE":"123"}]} 我有这样的结构: struct ResponseResult: Decodable { let result: Int let data: [IdResponseResult] } struct IdResponseResu