Что можно сделать с помощью функционального API Keras, который не может быть выполнен с использованием последовательных моделей keras? Помимо того, что простая модель может быть повторно использована
Когда я построить такое вычисление p_1 = 1/(1 + T.exp(-T.dot(x, (w1-w2)) - (b1-b2)))
w1, w2, b1, b2 являются параметрами. И я построю кросс-энтропию как функцию потерь. Но когда я беру градиенты T.g
Я пытаюсь получить условное распределение видимых переменных для модели реплицированного Softmax (RSM) или, что эквивалентно, ограниченную машину Boltzmann (RBM) для подсчета слов, в соответствии с до
Я реализую операцию в keras, так что она может работать как на основе anano, так и на endorflow. Предположу, что на входе операции: array([[ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8],
[ 9, 10
Я следующие определения вдохновленных MLP Theano учебник: Weights = rng.uniform(low=low, high=high, size=(n_in, n_out))
W_values = numpy.asarray(Weights, dtype=theano.config.floatX)
W = th