sequence_loss是nlp算法中非常重要的一個函數.rnn,lstm,attention都要用到這個函數.看下面代碼: 先對每個[0.5,0.5,0.5,0.5]取softmax. softmax([0.5,0.5,0.5,0.5])=(0.25,0.25,0.25,0.25)然后再 ...

1. About Sequences（關於序列） 序列是數據庫對象一種。 多個用戶能夠通過序列生成連續的數字以此來實現主鍵字段的自己主動、唯一增長，而且一個序列可為多列、多表同一時候 ...

1，創建序列 解釋 INCREMENT BY：指定序列增長步長。 能夠為正（升序）、負整數（降序）。但不能為0。 最高精度28。 START WITH： 指定序列起始數。默覺得序列最小值。 MAXVALUE ：指定序列最大值。 最大28位。 必須大於等於起始值 ...

在編寫RNN程序時，一個很常見的函數就是sequence_loss_by_example loss = tf.contrib.legacy_seq2seq.sequence_loss_by_example(logits_list, targets_list, weights_list ...

最近在看人臉表情識別論文的時候，看到了有用中心損失函數（Cemter Loss），中心損失它僅僅用來減少類內（比如說同一表情）的差異，而不能有效增大類間（比如說不同表情）的差異性。如下圖所示： 　　上圖中，圖（a)表示softmax loss學習 ...

Hinge Loss 解釋 SVM 求解使通過建立二次規划原始問題，引入拉格朗日乘子法，然后轉換成對偶的形式去求解，這是一種理論非常充實的解法。這里換一種角度來思考，在機器學習領域，一般的做法是經驗風險最小化 ERM ，即構建假設函數為輸入輸出間的映射，然后采用損失函數來衡量模型的優劣。求得使 ...

Hinge Loss 解釋 　　SVM 求解使通過建立二次規划原始問題，引入拉格朗日乘子法，然后轉換成對偶的形式去求解，這是一種理論非常充實的解法。這里換一種角度來思考，在機器學習領域，一般的做法是經驗風險最小化 ERM ，即構建假設函數為輸入輸出間的映射，然后采用損失函數 ...

，因此，相同的序列可以被多個表使用。 語法：CREATE SEQUENCE Sequence_name[I ...