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reduce_maxÚ reduce_meanÚ
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reduce_sumÚresidualÚ resizableÚsoftmax_activationÚwith_cpu)Úinit)Úresize_linear_weightedÚ resize_model)ÚArrayXdÚFloats2dé )ÚORTH)ÚErrors)ÚDoc)Úregistryé )Úextract_ngrams)Ú
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StaticVectorsé )Úget_tok2vec_widthixìÿÿzspacy.TextCatCNN.v2NÚtok2vecÚexclusive_classesÚnOÚreturnc ó& — t | |dddd|¬« S )a1
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Build a simple CNN text classifier, given a token-to-vector model as inputs.
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If exclusive_classes=True, a softmax non-linearity is applied, so that the
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outputs sum to 1. If exclusive_classes=False, a logistic non-linearity
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is applied instead, so that outputs are in the range [0, 1].
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FT)r1 r2 Úuse_reduce_firstÚuse_reduce_lastÚuse_reduce_maxÚuse_reduce_meanr3 )Ú build_reduce_text_classifier)r1 r2 r3 s úXC:\Users\garci\AppData\Roaming\Python\Python312\site-packages\spacy/ml/models/textcat.pyÚ build_simple_cnn_text_classifierr< / s& € ô (ØØ+Ø Ø Ø Ø Ø
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