我在JavaScript中使用梯度下降实现了我的第一个(单变量)线性回归。 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在我运行summary之前运行。有时我只是创建一个tf.summary,并且一切正常,但有时我想做更多花哨的东西,但仍然具有相同的控制依赖关系。不起作用 代码:的作品 with tf.control_dependencies([update_op]):
if condition:
tf.summary.scalar('summary', summary
我使用Keras作为(字符)序列到序列RNN应用程序。由于我有一个相对较少的A - > B例子,以及更多的B例子,我决定尝试一种自动编码器方法:首先训练一个网络来学习B上的身份函数,为成员产生一个嵌入的B,然后训练一个网络来学习A - >嵌入(B)。通过将第二个网络与第一个网络的解码器一半相结合,希望它能够推广生产合理的Bs。 的代码中,Building Autoencoders in Keras