Seq2Seq
62 序列到序列学习(seq2seq)【动手学深度学习v2】
精于心,简于形
数据预处理是自然语言处理(NLP)任务中至关重要的一步,它直接影响到模型训练的效果和最终结果的质量。预处理步骤的目的是将原始文本转换成一种更易于计算机理解和处理的格式。以下是数据预处理中常见的几个步骤:
Softmax 函数如上图所示,分子 xi 是每个数据的值,将其指数化,将输出的数值拉开距离。分母是所有数据指数之和,这是一种概率形式,表达为样本占所有值的概率。
它可以用作 Softmax 回归、Softmax 激活函数在神经网络中往往用在最后一层,特别是在处理分类问题时,将网络的原始输出转换为更直观的概率形式。