一、Emojifier-V1 模型

1、 模型

(1)前向传播过程:

(2)损失函数:计算the cross-entropy cost

(3)反向传播过程:计算dW,db

dz = a - Y_oh[i]
dW = np.dot(dz.reshape(n_y,1), avg.reshape(1, n_h))
db = dz

(4) 参数更新: the stochastic gradient descent algorithm

W = W - learning_rate * dW
b = b - learning_rate * db

  

2、输入输出数据类型

(1)输入输出数据

输入数据X:句子

输出数据Y:表情

例如:

I am proud of your achievements 												

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