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TensorF中的硬极限/阈值激活函数
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<p>我试图在TensorFlow 0.9中实现一个基本的二进制<a href="http://www.scholarpedia.org/article/Hopfield_network" rel="noreferrer">Hopfield Network</a>。不幸的是,我很难让激活功能工作。我希望得到非常简单的<code>If net[i] < 0, output[i] = 0, else output[i] = 1</code>,但我尝试过的所有操作似乎都删除了渐变,即在尝试实现训练操作时,出现“没有为任何变量提供渐变”异常</p> <p>例如,我尝试将<code>tf.less()</code>转换为<code>float</code>,我尝试按照</p> <pre><code>tf.maximum(tf.minimum(net, 0) + 1, 0) </code></pre> <p>但是我忘记了小的十进制值。我终于做到了</p> <pre><code>tf.maximum(tf.floor(tf.minimum(net, 0) + 1), 0) </code></pre> <p>但是<code>tf.floor</code>不记录梯度。我还试着用一个cast to int替换地板,然后用一个cast back to float替换地板,但还是一样。</p> <p>对我能做什么有什么建议吗?</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>有点晚了,但如果有人需要的话,我用这个定义</p> <pre><code>def binary_activation(x): cond = tf.less(x, tf.zeros(tf.shape(x))) out = tf.where(cond, tf.zeros(tf.shape(x)), tf.ones(tf.shape(x))) return out </code></pre> <p>x是张量</p>
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