LSTM文本生成(二)
一、概述 1.主题：整个文本将基于《安娜卡列妮娜》这本书的英文文本作为LSTM模型的训练数据，输入为单个字符，通过学习整个英文文档的字符（包括字母和标点符号等）来进行文本生成。 2.单词层级和字符层级的区别： 1、基于字符的语言模型的好处在于处理任何单词，标点和其他文档结构时仅需要很小 ...
原文：文本生成相关算法总结
Seq Seq 年Google Brain团队提出基于深度学习的Seq Seq模型。如图 所示，该模型在结构上主要分为两部分：编码器Encoder 解码器Decoder。Encoder部分使用某一深度学习神经网络读取输入关键字或句子，将关键字或句子压缩到一个固定的维度 Decoder部分的深度学习网络则读取压缩后的编码，将其解压为目标句子。其中Encoder和Decoder部分的深度学习网络可以由 ...
2020-09-01 14:48 0 615 推荐指数：
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