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 ...
原文：文本生成相關算法總結
Seq Seq 年Google Brain團隊提出基於深度學習的Seq Seq模型。如圖 所示，該模型在結構上主要分為兩部分：編碼器Encoder 解碼器Decoder。Encoder部分使用某一深度學習神經網絡讀取輸入關鍵字或句子，將關鍵字或句子壓縮到一個固定的維度 Decoder部分的深度學習網絡則讀取壓縮后的編碼，將其解壓為目標句子。其中Encoder和Decoder部分的深度學習網絡可以由 ...
2020-09-01 14:48 0 615 推薦指數：
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