RNN 一般神经网络隐层的计算是h=g(w * x),其中g是激活函数,相比于一般神经网络,RNN需要考虑之前序列的信息,因此它的隐藏h的计算除了当前输入还要考虑上一个状态的隐藏,h=g(w*x+w ...
这里就不重复说LLVM编译的方法了,网上一大堆。 直接看官方文档是最好的 单说大概的问题和解决方法。 等等 说之前先插一句:如果你跟我一样是为了种种原因第一次折腾,那还是不要自己编译了,llvm官网有pre build版本的,直接下下来然后在linux环境变量里面添加路径直接用就好了,这个网上也有说,这里就不讲了 但是如果需要调试,那还是要编译debug版本,那就没办法了,按照网上教程折腾吧 出错 ...
2020-09-03 21:09 0 1008 推荐指数:
RNN 一般神经网络隐层的计算是h=g(w * x),其中g是激活函数,相比于一般神经网络,RNN需要考虑之前序列的信息,因此它的隐藏h的计算除了当前输入还要考虑上一个状态的隐藏,h=g(w*x+w ...
强化学习与监督学习的区别在于,监督学习的每条样本都有一个独立的label,而强化学习的奖励(label)是有延后性,往往需要等这个回合结束才知道输赢 Policy Gradient ...
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