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這個(gè)loss計(jì)算是放在embedding layers之后的锉走，傳入的就是embedding之后的向量瘫怜。并且采樣的也不是embedding术徊，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，因此研究了一下tensorflow的nce-loss的實(shí)現(xiàn)鲸湃。所以總結(jié)一下赠涮。 先看看tensorflow的nce-loss的API：...

xlvector

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nce_loss的參數(shù)里面沒(méi)有embedding，那么當(dāng)sample_value為None時(shí)暗挑，怎么在embedding里面采樣呢笋除？

89c624050588 評(píng)論自Tensorflow 的NCE-Loss的實(shí)現(xiàn)和word2vec

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您好，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听系，不是Pixa **pixa嗎贝奇？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...

行之與亦安

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