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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