embedding

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    github API 메소드를 더 쉽게 호출 할 수있게 해주는 Github 클라이언트를 사용하고 있습니다. 그것은 잘 작동 httpClient := &http.Client{} githubClient := github.NewClient(httpClient) 하지만 지금은 뭔가 다른 필요합니다 이 라이브러리는 내가 그것을 초기화 할 때 나를 *http.Cl

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    YouTube에 업로드 한 동영상을 볼 수있는 사이트를 만들었습니다. 현재 불편한 각기 다른 비디오와 함께 여러 html 문서를 사용하고 있습니다. 내가 .xml 파일에서 비디오의 URL을 읽고 모든 비디오를 하나의 HTML 문서에서 실행할 수있는 방법이 있는지 궁금합니다. 지금 당장 가지고있는 10 개 대신. (. 사람이 그것을 수행하는 방법의 더 나은

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    NLP 문제에서 keras를 사용하고 있습니다. 이전 단어에 따라 다음 단어를 예측하려고 할 때 단어 임베딩에 대한 질문이옵니다. word_vector = Embedding(input_dim=2000,output_dim=100)(word_one_hot) 을 그리고 뭔가를이 word_vector를 사용하여 모델이 마지막에 또 다른 word_vector을

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    말, 나는 다음과 같은 두 가지 SparseTensor의 경우 : [[1, 0, 0, 0], [2, 0, 0, 0], [1, 2, 0, 0]] 및 [[1.0, 0, 0, 0], [1.0, 0, 0, 0], [0.3, 0.7, 0, 0]] 을하고 내가 그들을 밖으로 처음 두 행을 추출합니다. 난 tf.nn.embedding_lookup_spar

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    기계 학습에서 one-hot-encoding을 사용하여 범주 형 (구체적으로 : 공칭) 기능을 나타내는 것이 일반적입니다. 저는 분류 문제에서 범주 적 특징을 나타 내기 위해 tensorflow의 임베딩 레이어를 사용하는 법을 배우려고합니다. tensorflow version 1.01이 설치되어 있고 Python 3.6을 사용하고 있습니다. 나는 tenso

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    Tensorflow 코드에 사전에 포함 된 Word2Vec (또는 Glove) 포함을로드하려고 시도하지만 많은 예제를 찾을 수 없어 일부 문제가 있습니다. 문제는 내가 이해하는 임베딩 매트릭스를 가져오고로드하는 것이 아니라 단어 ID를 찾는 것입니다. 현재 https://ireneli.eu/2017/01/17/tensorflow-07-word-embeddi

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    TensorBoard의 임베딩 탭에서 실행 순서를 결정하는 것은 무엇입니까? 몇 가지 예 :

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    태그가 지정된 문장의 목록이 있습니다. I는 다음의 방식으로 각각의 변환 된 각 단어 들어 상대 한 핫 인코딩 방식 (input_dim 차원의 벡터)를 얻는다; 아래 예에서 설명한대로 사전 패딩을 삽입하십시오. 크기가 time_steps 인 창을 사용하여 각 문장을 len(sentence) 개의 하위 문장으로 분할합니다 (다음 단어의 예상 내용을 알기 위해

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    HTML에 임베디드 루비를 사용 중이며 새 변수를 작성하려고합니다. 그러나 이것은 새로운 변수를 만들고 수정하려고 할 때에도 코드에 대한 HTML 서식을 수정하는 것으로 보입니다. 뉴 푸드를 조작 할 때처럼 "음식"에 저장된 값을 변경하고있는 것 같습니다 (거의 기준별로). 가능한 경우 값으로 전달할 수 있습니까? <% newfood = food%> <

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    나는 내장 된 youtube 비디오를 표시하려했지만 사파리에는 나타나지 않지만 다른 모든 브라우저에서 작동합니다. (때로는 작동) 먼저 https에서 http로 링크 URL을 변경하려고했습니다. 이 후에는 때때로 나타나기 시작했으나 지금은 항상 시작됩니다. <iframe src="http://www.youtube.com/embed/OYbXaqQ3uuo?ec