在時間序列預測的例子中,數據的時間步長為1,是有問題的。 故使用一個新的實例:用LSTM實現文本生成。 輸入數據:50個單詞組成一個訓練樣本,輸出為同樣長度的序列。一個多對多的模型。 數據集:莎士比亞作品。 整體描述:對莎士比亞的作品進行訓練。為了測試我們的工作方式,我們將提供模型候選短語 ...
本節將利用LSTM模型對莎士比亞文集進行訓練后實現文本生成。 相關數據下載地址:https: storage.googleapis.com download.tensorflow.org data shakespeare.txt,下載后保存在當前目錄下並命名為 shakespeare.txt 新建python 文件 text generation lstm 一 import 相關模塊並查看版本 代 ...
2020-05-30 11:48 0 1591 推薦指數:
在時間序列預測的例子中,數據的時間步長為1,是有問題的。 故使用一個新的實例:用LSTM實現文本生成。 輸入數據:50個單詞組成一個訓練樣本,輸出為同樣長度的序列。一個多對多的模型。 數據集:莎士比亞作品。 整體描述:對莎士比亞的作品進行訓練。為了測試我們的工作方式,我們將提供模型候選短語 ...
基於LSTM語言模型的文本生成 目錄 基於LSTM語言模型的文本生成 1. 文本生成 1.1 基於語言模型的文本生成 1.2 使用深度學習方法的文本生成 1.3 Sampling問題 ...
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 ...
代碼倉庫: https://github.com/brandonlyg/cute-dl 目標 上階段cute-dl已經可以構建基礎的RNN模型。但對文本相模型的支持不夠友好, 這個階段的目標是, 讓框架能夠友好地支持文本分類和本文生成任務。具體包括: 添加嵌入層 ...
介紹 在本次將學習另一個有着優秀表現的預訓練模型:GPT-2 模型,以及使用它進行文本生成任務實踐。 知識點 GPT-2 的核心思想 GPT-2 模型結構詳解 GPT-2 進行文本生成 OpenAI 在論文 Improving Language ...
注:參數content為生成二維碼bitmap的內容,該二維碼bitmap在和文本title組合生成一個新的bitmap ...
求可行方案數,可能容斥,但是操作過於complex,復雜度爆炸,不可做。 由於總方案數一定,為26^m,求不可行方案數,相減即可。此時的不可行方案數模型為求使一個字符串不含任何單詞的方案數。 那么我們定義dp[i][j],表示走i步(即路徑長度為i),到達Ac_automaton上第j個節點 ...
http://www.renwuyi.com/index.php?action=artinfo&id=19036&cat_id=2#top 文本生成是比較學術的說法,通常在媒體上見到的“機器人寫作”、“人工智能寫作”、“自動對話生成”、“機器人寫古詩”等,都屬於文本生成的范疇 ...