QRNNをやりたいというかやるためのチュートリアル
チュートリアルちゃんとやるために翻訳されたところを見つけた、ありがてえ。
英語は苦手や。
メモ
”画像を「x」、ラベルを「y」”
「１-ホットベクトル」＝3 は、[0,0,0,1,0,0,0,0,0,0]
”次の図は、あるモデルが、これらのクラスのそれぞれについて学習した重みを示しています。赤色が負の重みを表し、青色が正の重みを表します。”
ああ、ソフトマックス回帰とソフトマックス関数って別の言葉か。ごっちゃになってたわ。
”28x28=784”
”形状 [None, 784] で表します。（ここで None は、次元が任意の長さをとることができることを意味します。）”
”これをコストまたは損失と呼び、モデルが希望する結果からどの程度離れているかを表します”
「交差エントロピー」は今度ちゃんと覚える。
”tf.reduce_mean は、バッチ内のすべてのサンプルにわたる平均を計算します。”
” tf.argmax はいくつかの軸に沿ったテンソルで最も高い要素のインデックスを与える非常に便利な関数です。”
tf.argmaxは後でちゃんと解説ググる。
一日一個やな、分かったようなわからないような。
