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简单的机器学习更改，指定数据集预测
就是我行对train文件训练后，直接训练test.xls。请问这个应该怎么办呢，越简单越好。import numpy as np import pandas as pd import matplotl
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tensorflow mnist数据集评估部分不清楚
<br> 因为test_data是没有train过的，可以用来评估模型的accuracy等。 <br> 但是在上图中，当i%100=0时，batch是先用来输出accuracy，这时并没有train（
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栈式神经网络的解码过程
RT，栈式神经网络的解码过程。其中， 是最深层隐藏单元的激活值。 请问各位大神，怎么理解这个公式啊？a（n）是最深层的话，那它下一层就是softmax层了。a（n+l）该怎么理解呢？
