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阿弥陀佛

街树飘影未见尘 潭月潜水了无声 般若观照心空静...

 
 
 

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关于我

一直从事气象预报、服务建模实践应用。 注重气象物理场、实况场、地理信息、本体知识库、分布式气象内容管理系统建立。 对Barnes客观分析, 小波,计算神经网络、信任传播、贝叶斯推理、专家系统、网络本体语言有一定体会。 一直使用Java、Delphi、Prolog、SQL编程。

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LSTMPeephole learningRate=0.04,Decay=0, MSE=0.8  

2018-01-11 17:19:09|  分类: BigDL |  标签: |举报 |字号 订阅

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lLSTMPeephole learningRate=0.04,Decay=0, MSE=0.8 - 险峰 - 阿弥陀佛
 
stm.optim.Test
2018-01-11 17:16:55 INFO  ThreadPool$:79 - Set mkl threads to 1 on thread 1
2018-01-11 17:16:55 INFO  Engine$:94 - Detect bigdl.localMode is set. Run workload without spark
/tmp/model.bigdl
Sequential[dd4ef64f]{
  [input -> (1) -> (2) -> (3) -> output]
  (1): BiRecurrent[1027c434](2, Sequential[6b5bdb06]{
  [input -> (1) -> (2) -> (3) -> output]
  (1): ConcatTable[d633115] {
    input
      |`-> (1): Identity[73249f37]
       `-> (2): Identity[4c63a51a]
       ... -> output
}
  (2): nn.ParallelTable {
    input
      |`-> (1): Recurrent[28b94669]ArrayBuffer(TimeDistributed[9481dd51]Linear[18759995](168 -> 672), LSTMPeephole(168, 168, 0.0))
       `-> (2): Sequential[5090390a]{
             [input -> (1) -> (2) -> (3) -> output]
             (1): nn.Reverse
             (2): Recurrent[374880d9]ArrayBuffer(TimeDistributed[4510456c]Linear[18759995](168 -> 672), LSTMPeephole(168, 168, 0.0))
             (3): nn.Reverse
           }
       ... -> output
}
  (3): CAddTable[eae2b679]
})
  (2): TimeDistributed[b19aa932]Linear[8226fb40](168 -> 14)
  (3): TimeDistributed[95112a77]Linear[1f655cf5](14 -> 14)
}

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