原文:《python深度學習》筆記---8.1、使用LSTM生成文本

python深度學習 筆記 . 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 人工智能的目的 人工智能不是為了替代我們的智能 :的確,到目前為止,我們見到的人工智能藝術作品的水平還很低。人工智能還遠遠比不上 人類編劇 畫家和作曲家。但是,替代人類始終都不是我們要談 ...

2020-10-16 00:27 0 417 推薦指數:

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利用RNN(lstm生成文本【轉】

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 ...

Mon Oct 15 07:00:00 CST 2018 0 1203
自然語言處理實戰利用Python生成文本PDF+深度學習進階自然語言處理PDF代碼

在NLP 中,分詞(tokenization,也稱切詞)是一種特殊的文檔切分(segmentation)過程。而文檔切分能夠將文本拆分成更小的文本塊或片段,其中含有更集中的信息內容。文檔切分可以是將文檔分成段落,將段落分成句子,將句子分成短語,或將短語分成詞條(通常是詞)和標點符號。將文本 ...

Fri Jul 23 18:35:00 CST 2021 0 678
深度學習文本生成

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 ...

Wed Aug 02 04:13:00 CST 2017 0 4090
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 ...

Sun Sep 27 22:16:00 CST 2020 0 750
深度學習之從RNN到LSTM

1、循環神經網絡概述     循環神經網絡(RNN)和DNN,CNN不同,它能處理序列問題。常見的序列有:一段段連續的語音,一段段連續的手寫文字,一條句子等等。這些序列長短不一,又比較難拆分成一個個 ...

Wed Jul 25 05:59:00 CST 2018 4 20428
深度學習(三)之LSTM寫詩

目錄 數據預處理 構建數據集 模型結構 生成詩 根據上文生成生成藏頭詩 參考 根據前文生成詩: 機器學習業,聖賢不可求。臨戎辭蜀計,忠信盡封疆。天子咨兩相,建章應四方。自疑非俗態,誰復 ...

Tue Apr 05 05:43:00 CST 2022 0 1035
 
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