LSTM实现文本生成
在时间序列预测的例子中，数据的时间步长为1，是有问题的。 故使用一个新的实例：用LSTM实现文本生成。 输入数据：50个单词组成一个训练样本，输出为同样长度的序列。一个多对多的模型。 数据集：莎士比亚作品。 整体描述：对莎士比亚的作品进行训练。为了测试我们的工作方式，我们将提供模型候选短语 ...
原文：LSTM文本生成(二)
一 概述 .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。 .单词层级和字符层级的区别： 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的词汇量，而且更加灵活。 语言模型的目标是根据之前的 token 预测下一个 token。标准的做法是最后一层在词汇表的每 ...
2020-09-27 14:16 0 750 推荐指数：
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