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TensorFlow：如何將浮點序列嵌入固定大小的向量？

我正在尋找方法將浮點值的可變長度序列嵌入到固定大小的向量中。所述輸入格式如下： [f1,f2,f3,f4]->[f1,f2,f3,f4]->[f1,f2,f3,f4]-> ... -> [f1,f2,f3,f4] [f1,f2,f3,f4]->[f1,f2,f3,f4]->[f1,f2,f3,f4]->[f1,f2,f3,f4]-> ... -> [f1,f2,f3,f4] ... [f1,f2,

tensorflow embedding autoencoder 2017-08-31

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如何使用自動編碼器可視化降維？ （Python | TensorFlow）

我正在嘗試改編Aymeric Damien's code，以便可視化由在TensorFlow中實現的自動編碼器執行的降維。我看到的所有例子都是在mnist數字數據集上工作的，但我想用這種方法將二維的虹膜數據集可視化爲一個玩具的例子，這樣我就可以弄清楚如何爲我的真實世界的數據集調整它。 我的問題是：如何才能獲得特定於樣本的2維嵌入來可視化？ 例如，虹膜數據集具有150 samples和4 attri

python tensorflow neural-network embedding autoencoder 2017-10-21

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Keras後端造型發出

我有我的聲明模型的問題。我的輸入是x_input和y_input，我的輸出是預測。如下： model = Model(inputs = [x_input, y_input], outputs = predictions) 我的輸入（X，Y）都嵌入，然後MatMult在一起。具體如下： # Build X Branch x_input = Input(shape = (maxlen_x,),

python deep-learning keras embedding 2017-07-25

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向下傾倒更高類型到更低

有沒有在手邊複製內部Box價值手動語言功能將RatedBox下調爲Box？ type Box struct { Name string } type RatedBox struct { Box Points int } func main() { rated := RatedBox{Box: Box{Name: "foo"}, Points: 1

go struct type-conversion embedding 2017-07-26

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初始化詞彙表（OOV）令牌

我正在爲NLP任務構建TensorFlow模型，並且我正在使用預訓練手套300d單詞矢量/嵌入數據集。 很明顯，某些標記不能被解析爲嵌入，因爲沒有包含在單詞向量嵌入模型的訓練數據集中，例如，罕見的名字。 我可以用0的向量替換那些標記，但不是將這些信息放在地板上，我更願意以某種方式對它進行編碼，並將其包含到我的訓練數據中。假設我有'raijin'這個單詞，它不能被解析爲嵌入向量，那麼與Glove嵌入

tensorflow embedding word-embedding 2017-08-03

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tf.contrib.legacy_seq2seq.embedding_rnn_seq2seq輸出投影

爲tf.contrib.legacy_seq2seq.embedding_rnn_seq2seq的正式文檔具有用於output_projection參數如下解釋： output_projection：無或一對（W，B）輸出投影重量和偏見; W的形狀爲[output_size x num_decoder_symbols]，B的形狀爲[num_decoder_symbols];如果提供並且feed_p

python tensorflow lstm embedding rnn 2017-09-26

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嵌入可編輯的電子表格

我想使用谷歌電子表格做一個計算器，並把它放在我的網站上的iframe中。我遇到的問題是嵌入式代碼使電子表格不可編輯。我知道如何調整等，但我不知道如何使我的表格可編輯。任何幫助將不勝感激... 安德烈

google-spreadsheet contenteditable embedding 2017-08-07

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Keras：密實與嵌入 - ValueError異常：輸入0是與層repeat_vector_9不相容：預期NDIM = 2，發現NDIM = 3

我有以下網絡的正常工作： left = Sequential() left.add(Dense(EMBED_DIM,input_shape=(ENCODE_DIM,))) left.add(RepeatVector(look_back)) 然而，我需要與嵌入層更換緻密層： left = Sequential() left.add(Embedding(ENCODE_DIM, EMBED_D

keras embedding keras-layer word-embedding keras-2 2017-11-18

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爲什麼詞嵌入實際上是矢量？

我很抱歉，我的天真，但我不明白爲什麼字符嵌入是神經網絡訓練過程（word2vec）的結果實際上是矢量。 嵌入是降維的過程，在訓練過程中，NN將字的1/0數組減少爲更小的數組，該過程沒有采用任何適用矢量算術的處理。 因此，我們得到的只是數組而不是矢量。爲什麼我應該將這些數組看作向量？儘管我們得到了矢量，爲什麼每個人都將它們描述爲來自原點（0,0）的矢量？ 再次，如果我的問題看起來很愚蠢，我很抱歉。

machine-learning neural-network nlp word2vec embedding 2017-10-13

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Golang嵌入式結構類型

我有這幾種： type Value interface{} type NamedValue struct { Name string Value Value } type ErrorValue struct { NamedValue Error error } 我可以使用使用v := NamedValue{Name: "fine", Valu

go struct embedding composite-literals 2017-07-19

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