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tensorflow - TensorFlow - 次の単語の予測 - 損失関数 logit na ターゲット形状
言語モデルを作成しようとしています。私はlogitサイズのターゲットを持っています:[32, 312, 512]
どこ：
.shape[0]はbatch_size.shape[1]はsequence_max_len.shape[2]はvocabulary size
問題は、次のように損失関数logitに渡すときです。target
現在のバッチの適切な損失を計算しますか? または、次の形状を表現するために形状を変更するlogit必要があります: ?target[32, 312*512]
よろしくお願いします。
deep-learning - サーバルの異なるバッグから単語を選択し、意味のある文を形成するディープ ラーニング モデルを構築する方法
10 個のバッグがあり、次々に注文したとします。つまり、バッグ 1 、バッグ 2 ......... バッグ n.
各バッグには異なる単語のセットがあります。
バッグが何であるかを理解するために、10,000 語の語彙があるとします。最初のバッグには、 Hello 、 India 、 Manager という単語が含まれています。
つまり、バッグ 1 は、バッグ内に存在する単語インデックスに 1 を持ちます。例: バッグ 1 は、Hello のインデックスが 1 の場合、サイズ 10000*1 になります インドのインデックスは 2 で、マネージャーのインデックスは 4 です [0 , 1, 1, 0 , 1 ,0,0,0,0..... ....]
※モデルはまだありません。*ストーリーブックを使おうと思っていますが、まだ抽象的です。
各バッグから単語を選択し、単語 1 (バッグ 1 の単語)、単語 2 (バッグ 2 の単語) を割り当て、番号順に意味のある文を形成する必要があります。