LSTM生成尼采风格文章

LSTM

  

2019-06-17 08:01:34

LSTM生成文本 使用循环神经网络生成序列文本数据。循环神经网络可以用来生成音乐、图像作品、语音、对话系统对话等等。 如何生成序列数据? 深度学习中最常见的方法是训练一个网络模型(RNN或者CNN)通过之前的tokens预测下一个或者之后的几个token序列。通常在处理文本数据时,tokens通常是单词或字符,任何可以对给定前一个tokens时对下一个令牌的概率进行建模的网络模型称为语言模型。语言...

用tensorflow搭建RNN(LSTM)进行MNIST 手写数字辨识 循环神经网络RNN相比传统的神经网络在处理序列化数据时更有优势,因为RNN能够将加入上(下)文信息进行考虑。一个简单的RNN如下图所示: 将这个循环展开得到下图: 上一时刻的状态会传递到下一时刻。这种链式特性决定了RNN能够很好的处理序列化的数据,RNN 在语音识别,语言建模,翻译,图片描述等问题上已经取得了很到的结果。 根...

转自https://blog.csdn.net/Dark_Scope/article/details/47056361 前言 好久没用正儿八经地写博客了,csdn居然也有了markdown的编辑器了,最近花了不少时间看RNN以及LSTM的论文,在组内『夜校』分享过了,再在这里总结一下发出来吧,按照我讲解的思路,理解RNN以及LSTM的算法流程并推导一遍应该是没有问题的。 RNN最近做出了很多非常漂...

Anna Karenina 文本生成(LSTM模型) 项目描述:以安娜卡列妮娜这本英文书籍作为测试集,训练LSTM模型。输入是单个字符,通过学习整个英文文档的字符来进行文本生成,输出是预测出来的新字符。 用到的库:time,numpy,tensorflow 用到的函数: tf.contrib.rnn.DropoutWrapper # 为了防止过拟合,在它的隐层添加了dropout正则 tf.con...

RNN-LSTM-GRU

RNN  BRNN  LSTM  GRU

  

2019-07-05 18:27:56

循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN) 假设 Xt∈Rn×dXt∈Rn×d 是序列中时间步 t 的小批量输入 Ht∈Rn×hHt∈Rn×h 该时间步的隐藏层变量。跟多层感知机不同在于这里我们保存上一时间步的隐藏变量 Ht−1Ht−1 并引入一个新的权重...

  开门见山来两张比较蛋疼的图,它们确实很流行。直奔主题。 outputs为(output_fw, output_bw),是一个包含前向cell输出tensor和后向cell输出tensor组成的二元组。假设 time_major=false, 而且tensor的shape为[batch_size, max_time, depth]。实验中使用tf.concat(outputs, 2)将...

引言: 最近,一直在看关于时间序列预测这一方面的东西。在这里总结一下: 1.时间序列分析常用的模型有AR,MA,ARIMA,以及RNN和LSTM 2.大多数预测模型都能做时间序列分析(主要是如何将已知问题转化为带有时间戳的序列问题) 参考:如何将时间序列转换为Python中的监督学习问题(1) 3.我们常说的预测我总结出来有两层含义: (1)目前我查资料遇到最多的“预测”:...

论循环神经网络 – 一类预测未来的网络。它们可以分析时间序列数据,诸如股票价格,并告诉你什么时候买入和卖出。在自动驾驶系统中,他们可以预测行车轨迹,避免发生交通意外。更一般地说,它们可在任意长度的序列上工作,而不是截止目前我们讨论的只能在固定长度的输入上工作的网络。举个例子,它们可以把语句,文件,以及语音范本作为输入,使得它们在诸如自动翻译,语音到文本或者情感分析的自然语言处理系统中极...

本文是基于吴恩达老师《深度学习》第五课第一周练习题所做。 0.背景简介 使用LSTM模型对爵士乐进行学习训练,最终编制出一段具有爵士风格的乐曲。 导入所需的第三方库,其中所用辅助程序可点击此处下载。 注:达叔的程序中有 from __future__ import print_function 语句,该语句的作用是规定在使用print函数时要像python3.x一样使用print函数,即加()。 ...

1 概述 情感分析是自然语言处理中常见的场景,比如淘宝商品评价,饿了么外卖评价等,对于指导产品更新迭代具有关键性作用。通过情感分析,可以挖掘产品在各个维度的优劣,从而明确如何改进产品。比如对外卖评价,可以分析菜品口味、送达时间、送餐态度、菜品丰富度等多个维度的用户情感指数,从而从各个维度上改进外卖服务。 情感分析可以采用基于情感词典的传统方法,也可以采用基于深度学习的方法,下面详细讲解 2 基于情...

  在实习的时候有用到LSTM+CRF,但以前对HMM、CRF理论了解的不多,导致自己在理论方面有所欠缺。因此特此写一篇从HMM到CRF再到LSTM+CRF中的非纯理论性质的文章,算是一个阶段性笔记和总结。   本文的侧重点还是以LSTM+CRF为主,对于LSTM+CRF中依赖到的HMM、CRF中的概念会做详细说明,主要包含几个部分: 马尔科夫模型 隐马尔科...

LSTM网络的实例和解释 注: 本文主要参考 LSTM实例中sin函数和股票的预测,本文对该文章进行了进一步的解释,以及该文章所提供的源码中bug的纠正和完善。 除了本篇论文中涉及的实例,更多可以学习的LSTM实例见人数预测和人类行为预测。 keras LSTM函数使用实例和注释 官方文档给出的LSTM函数的使用规则参考价值不大,因为参量过于复杂,而且解释很少,参考几个开源代码,总结出如下的几种使...

1. 深度学习在自然语言处理中的应用 自然语言处理是教会机器如何去处理或者读懂人类语言的系统,目前比较热门的方向,包括如下几类: 对话系统 - 比较著名的案例有:Siri,Alexa 和 Cortana。 情感分析 - 对一段文本进行情感识别。 图文映射 - 用一句话来描述一张图片。 机器翻译 - 将一种语言翻译成另一种语言。 语音识别 - 让电脑识别口语。 2. 情感分析基本方法 目前对情感分析...

  LSTM规避了标准RNN中梯度爆炸和梯度消失的问题,所以会显得更好用,学习速度更快 下图是最基本的LSTM单元连接起来的样子 上图为一层LSTM单元连接起来的样子,在工业上,LSTM是可以像一个很大的方阵的,其中除了输入层和输出层分别对应着Xt和ht的值以外,中间的部分都是一层层的LSTM单元,拓扑结构如下: LSTM内部结构 LSTM看上去就是这样一种效果,一个一个首尾相接, 同一...