def _init_exprs(self): self.exprs = { 'inpt': T.matrix('inpt'), } P = self.parameters self.exprs.update(linear.exprs( self.exprs['inpt'], P.in_to_out, P.bias, 'softmax')) self.exprs.update(rim.loss(self.exprs['output'], [P.in_to_out], self.c_rim))
def _init_exprs(self): self.exprs = { 'inpt': T.matrix('inpt'), } P = self.parameters self.exprs.update( linear.exprs(self.exprs['inpt'], P.in_to_out, 0, 'identity')) self.exprs.update( sparsefiltering.loss(self.exprs['output'], self.feature_transfer))
def _init_exprs(self): self.exprs = {'inpt': T.matrix('inpt'), 'target': T.matrix('target')} P = self.parameters self.exprs.update( linear.exprs(self.exprs['inpt'], P.in_to_out, P.bias, self.out_transfer)) self.exprs.update( supervised_loss(self.exprs['target'], self.exprs['output'], self.loss))
def _init_exprs(self): self.exprs = { 'inpt': T.matrix('inpt'), } self.exprs['inpt'].tag.test_value = np.zeros( (10, self.n_inpt)).astype(theano.config.floatX) P = self.parameters self.exprs.update(linear.exprs( self.exprs['inpt'], P.in_to_out, 0, 'identity')) self.exprs.update(sparsefiltering.loss(self.exprs['output'], self.feature_transfer))
def _init_exprs(self): self.exprs = { 'inpt': T.matrix('inpt'), } self.exprs['inpt'].tag.test_value = np.zeros( (10, self.n_inpt)).astype(theano.config.floatX) P = self.parameters self.exprs.update( linear.exprs(self.exprs['inpt'], P.in_to_out, 0, 'identity')) self.exprs.update( sparsefiltering.loss(self.exprs['output'], self.feature_transfer))
def _init_exprs(self): self.exprs = { 'inpt': T.matrix('inpt'), 'target': T.matrix('target') } P = self.parameters self.exprs.update(linear.exprs( self.exprs['inpt'], P.in_to_out, P.bias, self.out_transfer)) self.exprs.update(supervised_loss( self.exprs['target'], self.exprs['output'], self.loss))