可以看到在IQ值(解码模型的神经收集构造)雷同的情况下，学渣作弊模式答题(练习收敛速度)更快，而学霸模式答题最慢。

文┞仿[1]中已经提到过，想经由过程学霸模式达到一个好的机能须要模型隐层有4000个节点(学霸的IQ不雅然是高的，有一颗强大年夜的大年夜脑收集)。

可以想想，在教材内允很多很多时，学霸也会累的，并且学弱们你们肯定课上能听懂吗?学渣就会笑啦，因而师长教师给他们画重点了!!!!

本博文中测试的示例代码见【Github地址】：

# -*- encoding:utf-8 -*-    
“”" 
    测试Encoder-Decoder 2016/03/22   
“”"   
from keras.models import Sequential    
from keras.layers.recurrent import LSTM    
from keras.layers.embeddings import Embedding    
from keras.layers.core import RepeatVector, TimeDistributedDense, Activation    
from seq2seq.layers.decoders import LSTMDecoder, LSTMDecoder2, AttentionDecoder    
import time   
import numpy as np    
import re   
  
__author__ = ’http://jacoxu.com’    
  
  
def pad_sequences(sequences, maxlen=None, dtype=’int32′,    
                  padding=’pre’, truncating=’pre’, value=http://ai.51cto.com/art/201704/0.):    
    ”’Pads each sequence to the same length: 
    the length of the longest sequence.   
  
    If maxlen is provided, any sequence longer   
    than maxlen is truncated to maxlen.   
    Truncation happens off either the beginning (default) or   
    the end of the sequence.   
  
    Supports post-padding and pre-padding (default).   
  
    # Arguments   
        sequences: list of lists where each element is a sequence   
        maxlen: int, maximum length   	
			
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本文标题：漫谈四种神经网络序列解码模型以及示例代码
地址：http://www.17bianji.com/lsqh/34942.html
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