《python深度學習》筆記---8.1、使用LSTM生成文本
《python深度學習》筆記---8.1、使用LSTM生成文本 一、總結 一句話總結： 其實原理非常簡單，就是單層的LSTM把訓練數據中單詞與字符的統計規律學好，然后softmax層相當於分類對應到詞表中的各個字符的概率 1、人工智能的目的？ 【人工智能不是為了 ...
原文：利用RNN（lstm）生成文本【轉】
本文轉載自：https: www.jianshu.com p a f f b ae 致謝以及參考 最近在做序列化標注項目，試着理解rnn的設計結構以及tensorflow中的具體實現方法。在知乎中找到這篇文章，具有很大的幫助作用，感謝作者為分享知識做出的努力。 學習目標定位 我主要重點在於理解文中連接所提供的在github上的project代碼，一句句理解數據的預處理過程以及rnn網絡搭建過程 重 ...
2018-10-14 23:00 0 1203 推薦指數：
相關推薦
RNN入門（三）利用LSTM生成旅游點評
介紹 前幾天，某個公眾號發文質疑馬蜂窩網站，認為它搬運其它網站的旅游點評，對此，馬蜂窩網站迅速地做出了回應。相信大多數關注時事的群眾已經了解了整個事情的經過，在這里，我們且不論這件事的是是非非，也不關心它是否是通過爬蟲等其他技術手段實現的。本文將會展示一種自動生成旅游點評的技術手段。我們用到 ...
『TensotFlow』RNN/LSTM古詩生成
往期RNN相關工程實踐文章 『TensotFlow』基礎RNN網絡分類問題 『TensotFlow』RNN中文文本_上 『TensotFlow』基礎RNN網絡回歸問題 『TensotFlow』RNN中文文本_下_暨研究生開學感想 張量分析 預處理結果是二維數據，相當於batch條 ...
給定title和keywords利用gpt2生成文本
一.關於gpt2的理論網上有很多資料(推薦https://jalammar.github.io/illustrated-gpt2/)，它源自transformer-decoder部分，話不多説。 下 ...
LSTM文本生成(二)
一、概述 1.主題：整個文本將基於《安娜卡列妮娜》這本書的英文文本作為LSTM模型的訓練數據，輸入為單個字符，通過學習整個英文文檔的字符（包括字母和標點符號等）來進行文本生成。 2.單詞層級和字符層級的區別： 1、基於字符的語言模型的好處在於處理任何單詞，標點和其他文檔結構時僅需要很小 ...
【轉】RNN/LSTM/GRU原理詳述
Recurrent Neural Networks 人類並不是每時每刻都從一片空白的大腦開始他們的思考。在你閱讀這篇文章時候，你都是基於自己已經擁有的對先前所見詞的理解 ...
RNN和LSTM
RNN 中文分詞、詞性標注、命名實體識別、機器翻譯、語音識別都屬於序列挖掘的范疇。序列挖掘的特點就是某一步的輸出不僅依賴於這一步的輸入，還依賴於其他步的輸入或輸出。在序列挖掘領域傳統的機器學習方法有HMM（Hidden Markov Model，隱馬爾可夫模型）和CRF（Conditional ...
BERT生成文本摘要
作者|Daulet Nurmanbetov 編譯|VK 來源|Towards Data Science 你有沒有曾經需要把一份冗長的文件歸納成摘要？或者為一份文件提供一份摘要？如你所知，這個過程 ...