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rnn_lm:各种经过综合语法训练的简单RNN
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2021-05-17
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RNN语言模型黑客 Reber语法 是RNN测试的旧标准。 特别是,我们将使用语法的嵌入式形式。 $ ./reber_grammar.py | head -n5 BPBPTVVEPE BPBTSSSXXVVEPE BTBTSSXXVPXVPXVPXTTTTVVETE BPBPVPSEPE BTBPTVVETE 语法的嵌入式形式中值得注意的一件事是,第二个记号始终与倒数第二个记号相同。 P或T。这是模型需要学习处理的长期依赖关系之一,尽管我们将看到对于某些模型来说这是微不足道的。 字符串的长度可能但大多数长度小于20(令人敬畏的 lib提供的 ) $ ./reber_grammar.py 100000 | perl -ne'print length($_)."\n";' | histogram.py # NumSamples = 100000; Min = 10.00; Max
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rnn_lm-master.zip (16个子文件)
rnn_lm-master
plot_cost_convergence.R 855B
util.py 1KB
cost.png 141KB
bigram_model.py 1KB
gru_rnn.py 2KB
rnn.py 8KB
uniform_model.py 583B
attention_rnn.py 5KB
README.md 8KB
reber_grammar.py 2KB
unigram_model.py 698B
bidirectional_rnn.py 3KB
.gitignore 24B
perfect_model.py 458B
simple_rnn.py 1KB
stats_to_tsv.py 404B
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