我正在尝试访问图形卷积网络中间层的输出,model.predict抛出了输入值的InvalidArgument错误,因为model.fit在相同的输入下工作得很好。这是我的代码,它使用了由spektral库提供的来自OGB的'CORA‘引用数据集,该库为图卷积网络提供了算法和示例。我的代码基于同一个库here中的一个示例 from spektral.datasets import citation
from spektral
我正在学习斯坦福大学的NLP课程,我有问题从下面的图片中理解Skipgram中的一个概念。
从左到右,第一列矢量为一个热点编码器,第二列向量为一层神经网络的字嵌入矩阵,第三列向量为字表示向量。然而,当涉及到第四个矩阵时,它是一个维数'v by d‘的矩阵。不知道我听得对不对,但是演讲者说这是上下文词的表示,这三个矩阵是相同的?我的问题是: 1.<e