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 ...

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 ...

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 ...

說到自然語言，我就會想到朴素貝葉斯，貝葉斯核心就是條件概率，而且大多數自然語言處理的思想也就是條件概率。 所以我用預測一個句子出現的概率為例，闡述一下自然語言處理的思想。 統計語言模型-概率 句子，就是單詞的序列，句子出現的概率就是這個序列出現的概率 可以想象上面這個式子計算量 ...

1. 語言模型 2. RNN LSTM語言模型 (梯度權重) （1）one to one ： 圖像分類 （2）one to many：圖片描述 （3）many to one：文本情感分析、分類 （4）many to many（N ...

1，概述 　　語言模型可以說是NLP中最基本的任務，無論是詞向量，預訓練模型，文本生成等任務中都帶有語言模型的影子。語言模型本質上是對一個自然世界中存在的句子建模，描述一個句子發生的概率，因此語言模型也是一個自回歸的任務。語言模型是一個上下文強依賴的任務，不僅需要捕獲長距離的信息，還需要學到詞 ...

神經結構進步、GPU深度學習訓練效率突破。RNN，時間序列數據有效，每個神經元通過內部組件保存輸入信息。 卷積神經網絡，圖像分類，無法對視頻每幀圖像發生事情關聯分析，無法利用前幀圖像信息。RNN最大 ...

語言模型告訴你特定句子出現的概率是多少。 為了建立一個好的RNN模型，需要包括很大語料庫的訓練集。 將每個單詞都轉成one-hot向量，包括結尾標記和標點符號、未見單詞，作為輸入。 第一個時間步的輸入是零向量，做一個sorftmax，輸出字典里所有單詞的概率。以后每一步的輸入 ...