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4bb948ad
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8月 21, 2018
作者:
A
Aston Zhang
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chapter_natural-language-processing/embedding-training.md
chapter_natural-language-processing/embedding-training.md
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未找到文件。
chapter_natural-language-processing/embedding-training.md
浏览文件 @
4bb948ad
...
...
@@ -244,8 +244,8 @@ loss(my_pred, my_label, my_mask) * my_mask.shape[1] / my_mask.sum(axis=1)
作为比较,我们从零开始实现二元交叉熵损失函数的计算,并根据掩码变量
`my_mask`
计算掩码为1的预测值和标签的损失函数。
```
{.python .input}
sigmoid = lambda x
: -math.log(1 / (1 + math.exp(-x)))
printfloat = lambda x
: print('%.7f' % (x))
sigmoid = lambda x: -math.log(1 / (1 + math.exp(-x)))
printfloat = lambda x: print('%.7f' % (x))
printfloat((sigmoid(1.5) + sigmoid(-0.3) + sigmoid(1) + sigmoid(-2)) / 4)
printfloat((sigmoid(1.1) + sigmoid(-0.6) + sigmoid(-2.2)) / 3)
```
...
...
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