python中dictionary_to_vector

时间: 2023-06-05 14:06:25 浏览: 142
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Python库 | hamolicious_vector_class-0.2.10-py3-none-any.whl

抱歉，我可以回答关于Python中字典转向量的问题。在Python中，你可以使用numpy库的array()方法将字典转换为向量，也可以使用sklearn库的DictVectorizer()方法实现字典到向量的转换。
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这段前向计算的代码的反向传播代码是什么def forwardprop(inputs, targets, a_prev, b_prev): # Since the RNN receives the sequence, the weights are not updated during one sequence. xs, ats, bts, ots = {}, {}, {}, {} # dictionary ats[-1] = np.copy(a_prev) # Copy previous hidden state vector to -1 key value. bts[-1] = np.copy(b_prev) # Copy previous hidden state vector to -1 key value. loss = 0 # loss initialization for t in range(len(inputs)-use_len+1): # t is a "time step" and is used as a key(dic). xs[t] = one_hot_encode_sequence(inputs[t:t+use_len], vocab_size).reshape(-1, 1) ats[t] = np.tanh(np.dot(U, xs[t]) + np.dot(W, ats[t-1]) + s1) bts[t] = np.tanh(np.dot(V, ats[t]) + np.dot(R, ats[t-1]) + np.dot(T, bts[t-1]) + s2) ots[t] = np.dot(Q, bts[t]) + s3 pts[t] = np.exp(ots[t]) / np.sum(np.exp(ots[t])) # 交叉熵计算loss函数 y_class = one_hot_encode_sequence(targets[t:t+use_len], vocab_size).reshape(-1, 1) loss += np.sum(y_class*(-np.log(ps[t]))) # softmax (cross-entropy loss) return loss, pts, ats, bts, xs

python def backwardprop(inputs, targets, a_prev, b_prev, xs, ats, bts, ots, pts, parameters): dU, dV, dR, dT, dW, dQ = np.zeros_like(parameters['U']), np.zeros_like(parameters['V']), \ np.zeros_...

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