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我在和火把的张量一起工作。如何将对应于列向量的张量转换为对应于其转置的张量？numpy as npprint(coef)目前，coef的大小是[4]，但我希望它是具有相同内容的[4, 1]。
浏览 0提问于2018-04-16得票数 1
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我理解word2vec是如何工作的。这里有个问题！如何将输出向量转换为一个热词向量？我需要嵌入的逆矩阵，但我没有！
浏览 10提问于2016-08-03得票数 0
我们是否应该将输入转换为热向量，并期望一个热向量作为输出？我的意思是，我们能用像x=12，-234，54，78，12 6这样的向量来填充LSTM，并且有这样的标签向量: y=13、-230、50、80、9、7吗？(我们根本不使用单一热向量)。这样的网络能正常运作吗？还是将输入/输出转换为单热向
浏览 0提问于2019-02-19得票数 0
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='adam', metrics=['accuracy'])错误:检查目标时出错:要求activation_4具有形状(None，1)，但得到形状为(1715，2)的数组误差在神经网络的最后一层。
浏览 14提问于2017-07-05得票数 2
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策略梯度网络中的自动区分
、、、
我确实理解策略梯度网络中的反向传播，但不确定如何与自动区分的库一起工作。Y = self.probs + self.learning_rate * np.squeeze(np.vstack([gradients]))
为什么Y不是所采取行动的1-热向量？他正在计算梯度，假设动作是正确的，Y是一个热向量。然后，他将其
浏览 0提问于2017-06-25得票数 0
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我正在进行一个使用CNN和tensorflow对肺CT数据集进行分类的项目，我知道这个类别的顺序是癌症/非癌症(只有2个类)，在多个Github存储库中，我看到他们做了一个热编码，如下所示： label = np.array([0, 1]) label = np.array([1, 0])if label == 1:
lab
浏览 0提问于2018-09-15得票数 1
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现在我正在做一个NLP实验。我所想到的非常类似于Word2Vec。我想我的方式肯定已经存在了。也许有开箱即用的密码。但我不知道去哪找。但我的输入字向量是几个单一热向量的连锁。也许可以称之为“几个热”。它比<em
浏览 8提问于2022-08-07得票数 1
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我在R中有一个一维的数据向量，我想找到与此数据对应的热图颜色。例如：然后我想找一个对应于该向量的十六进制颜色的向量-类似于较高的值具有较深的颜色，而较低的值具有较浅的颜色或类似的东西。
浏览 3提问于2012-01-04得票数 0
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我正在复习一些代码，发现了这个奇怪的结果。如果您有一个具有一个整数类型值的dataframe，并将其强制为整数，那么您就得到了我认为您所期望的：好的，当您在dput数据文件上调用int64时，这里有一个提示：
structure(list(x = structure(4.94065645841247e-324,-1L),
浏览 15提问于2021-12-15得票数 5
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我做了一个分类引擎，只有一个独立的字段(注释)，并将它们归类为多个因变量。现在，我希望有多个自变量的培训数据(评论，状态，年龄，性别等)。编辑：-我使用了来自sklearn.linear_model的sklearn.linear_model。我首先将注释列表作为向量传递，并使用TfidfVectorizer将其向量化。partial_fit
浏览 0提问于2017-09-26得票数 0
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不幸的是，为了在视图矩阵中反映这种偏移量，我似乎需要将其规范化，并且我无法知道如何做到这一点，因此在任何一个主要方向上的单个移动都跨越单个瓷砖，而没有更多。它会不断地累积一个错误，所以在地图的末尾，它会显示一个背景带(在这个例子中是白色的)。这是决定它将与给定的相机偏移量一起滚动多少的最重要的部分：
arguments['cameraXOffset'] = (float(arguments
浏览 0提问于2018-09-23得票数 1
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基本上，我有一个由逗号分隔的字符串向量。我希望使用字符串的唯一值进行一个热编码。我认为我必须首先找到唯一的值(用逗号分隔)，以便在一次热编码之前作为列使用，但我不确定。例如，假设我有以下字符向量：Bob,Megan,Mike,SarahMegan,Sarah我希望创建一个与这个向量相对应的一个<
浏览 0提问于2018-10-03得票数 2
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我试图用TensorFlow和Keras设计一个基于深度学习的分类模型。在我的模型中，标签是一个可变长度的序列，例如: ABC、CADB或ABCDB。为了简单起见，在输出层中，我使用固定长度(等于最长序列的长度)存储所有序列。因此，如果序列的长度小于固定长度，则序列由一个热向量(对应于seuqence的实际长度)和零向量(对应于剩余长度)表示。例
浏览 0提问于2019-11-16得票数 0
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我正在用Keras创建一个RNN语言模型，为了训练这个模型(有监督学习)，我必须创建一个形状为(num_of_training_sequences, size_of_vocabulary)的numpy数组y (每个序列的每个观察的标签)，其中包含一个热向量。由于可能的单热向量的数量仅为size_of_vocabulary，因此y可能只是一个num_of_train
浏览 1提问于2020-05-17得票数 0
这是原始文件的屏幕：。我理解这篇论文的意思是，当点积值很大时，softmax的梯度就会很小。然而，我试图用交叉熵损失来计算softmax的梯度，发现softmax的梯度与传递给softmax的值没有直接关系。
即使单值很大，当数值较大时，仍然可以得到较大的梯度。
浏览 2提问于2019-02-27得票数 4
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我遵循的是这 basic TensorFlow图像分类问题，在这个问题中，花卉图像必须被分类为5个可能的类之一。训练集中的标签不是一个热编码的，而是单个数字:1、2、3、4或5(对应5个类)。然而，ConvNet的最后一层有num_class数量的单位。在计算损失时，不会出现维数不匹配，因为您正在寻找[num_class, 1] (预测标号)维度向量与[1, 1] (真标号)维度向量之间的<
浏览 0提问于2020-11-22得票数 1
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我有一个向量为f(x，y，z)的数据集。格式为fx fy fz x y。此数据集是一个晶格及其相关的倒数晶格。坐标x，y是非正交基。使得x和y是单位向量x=(1,0) y=(0.5，sqrt(3)/2)。我正在尝试绘制一组3个热图，每个热图对应f的每个分量。我的问题是，我似乎可以更改x和y轴，使它们成为上面的单位向量。
浏览 18提问于2016-08-01得票数 1
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对系统调用使用文本分类
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我正在进行一个项目，在这个项目中我应该对系统调用序列进行分类，我的数据集被表示为整数序列(从1到340)。为了进行分类，我从文本分类项目中得到启发。我正在尝试使用它们，但我在数据集形状中发现了一个问题，代码是：#df_test = pd.read_csv("validation.txt"output_test = model.predict(x_test)
print("test auc:", roc_auc_score
浏览 0提问于2019-02-20得票数 0
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CBOW模型实际上以多个单词作为输入，以一个目标中心字作为输出。
就像在基因论中，它是如何将一个词映射到它的向量表示中的</e
浏览 0提问于2019-08-19得票数 2
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