小编Mar*_*e R的帖子

在R 3.0.2中,missing()函数可以告诉我们是否缺少形式参数.

如何避免硬编码传递给丢失的变量名？例如in

demoargs <- function(a=3, b=2, d) {
    f <- formals(demoargs)  # Capture formal arguments
    formalNames <- names(f) # get variable names: a, b, d
    ...   
}

我希望能够以硬编码的方式检查缺少的形式,例如:

missing(formalNames[1])  # returns invalid use of missing!

而不是为了迭代大量以有限数量方式处理的可选参数而丢失(d).我曾希望得到或as.name我把我放在正确的轨道上,但似乎并非如此.

或者,我怀疑我可以使用vararg参数(...)执行此操作,但调用者能够通过检查函数声明来检查可接受的可选参数是很好的.

谢谢,玛丽

我想了解Keras如何设置要共享的权重.具体来说,我想使用卷积1D层来处理音频信号的时频表示,并将其馈送到RNN(可能是GRU层),该RNN具有:

• 本地支持(例如具有指定内核大小的Conv1D层).频率远离输出的东西不太可能影响输出.
• 共享权重,即我在RNN层中的所有神经元上仅训练一组权重.类似的推论应该在更低或更高的频率下工作.

基本上,我正在寻找我们在2D RNN层中找到的许多属性.我一直在研究一些针对小行星的Keras源代码,试图了解如何实现权重共享,但是当我在层构建方法中看到权重分配代码时(例如在_Conv类中),它并不清楚我如何指定代码是否共享每个过滤器的权重.这是埋在后端吗？我看到后端调用是针对特定的1D,2D或3D卷积.

任何指向正确的方向将不胜感激.

谢谢 - 玛丽