LSTM實現文本生成
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 ...
原文：LSTM文本生成(二)
一 概述 .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。 .單詞層級和字符層級的區別： 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的詞匯量，而且更加靈活。 語言模型的目標是根據之前的 token 預測下一個 token。標准的做法是最后一層在詞匯表的每 ...
2020-09-27 14:16 0 750 推薦指數：
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