評(píng)論較多七冲，簡(jiǎn)書回復(fù)也不太方便，如有問(wèn)題麻煩關(guān)注下面的公眾號(hào)中剩，加入我的微信群一起討論。公眾號(hào)ID：小小挖掘機(jī)
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這個(gè)loss計(jì)算是放在embedding layers之后的，傳入的就是embedding之后的向量滥酥。并且采樣的也不是embedding，而是初始化化的權(quán)重矩陣
Tensorflow 的NCE-Loss的實(shí)現(xiàn)和word2vec
這兩天因?yàn)閷?shí)現(xiàn)mxnet的nce-loss畦幢，因此研究了一下tensorflow的nce-loss的實(shí)現(xiàn)坎吻。所以總結(jié)一下。 先看看tensorflow的nce-loss的API：...
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nce_loss的參數(shù)里面沒(méi)有embedding宇葱，那么當(dāng)sample_value為None時(shí)瘦真，怎么在embedding里面采樣呢？
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IT老兵 互聯(lián)網(wǎng)新兵 關(guān)注高可用互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的設(shè)計(jì)
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您好年局，想問(wèn)一下Boxa* boxes = api->GetComponentImages(tesseract::RIL_TEXTLINE, true, NULL, NULL);中為什么第三個(gè)參數(shù)是NULL际看，不是Pixa **pixa嗎？謝謝
Tesseract-OCR學(xué)習(xí)系列（四）API
Other API Examples 參考文檔：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/APIExample 在上一篇...
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github:<a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fzhongcheng0519" target="_blank">https://github.com/zhongcheng0519</a>
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很忙很忙，或許以后還有機(jī)會(huì)再拾起深度學(xué)習(xí)
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愛(ài)生活，愛(ài)編程
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越努力 越幸運(yùn)<br>
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