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character-level-rnn:使用Keras的字符级模型(分层LSTM)
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2021-05-06
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字符级 该脚本实现了用于训练字符级语言模型的多层LSTM。 该模型学习如何抢先序列中的下一个字符。 语言模型最初是在描述的,并使用Torch编写。 我已经在重写了模型。 训练 当前,该模型在具有512个隐藏节点的2层LSTM上进行训练,批处理大小为100个字符长度和20个字符长度。 经过60次迭代,该模型学习了基本的英语短语和双关语,但没有学习莎士比亚的散文。 我将模型更改为3层,512个隐藏节点,批处理大小分别为100和60个字符的长度。
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character-level-rnn-master.zip (3个子文件)
character-level-rnn-master
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