目录 简单明朗的 RNN 写诗教程 数据集介绍 代码思路 输入 and 输出 训练集构建 生成一首完整的诗 代码实现 读取文件 统计字数 构建word 与 id的映射 转成one-hot代码 随机打乱数据 构建训练集 构建模型 批加载数据 训练的过程中生成诗句 开始训练 诗词生成 总结 参考 简单明朗的 RNN 写诗教程 本来想做一个标题党的,取了一个史上最简单的 RNN 写诗教程这标题,但是后来想了想,这TM不就是标题党吗?怎么活成了自己最讨厌的模样?后来就改成了这个标题. 在上篇博客网络流量

诗歌生成比分类问题要稍微麻烦一些,而且第一次使用RNN做文本方面的问题,还是有很多概念性的东西~~~ 数据下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1uCDup7U5rGuIlIb-lnZgjQ提取码:f436 data.py——数据处理 import numpy as np import os def get_data(conf): ''' 生成数据 :param conf: 配置选项,Config对象 :return: word2ix: 每个字符对应的索引id,如u'月'

我们集成TFS和SharePoint Server以后,一个最常见的需求是通过SharePoint Server的Excel Service读取TFS报表中的信息,利用Excel Service的强大功能,展现出各种漂亮的报表图像. Excel Service读取外部数据需要账户,我们可以将这个账户配置在Secure Store Service (SSS)中,实现所有报表使用同一个账户链接TFS的数据库. 可以参考微软官方的文档https://technet.microsoft.com/en-u

深度学习之 rnn 台词生成 写一个台词生成的程序,用 pytorch 写的. import os def load_data(path): with open(path, 'r', encoding="utf-8") as f: data = f.read() return data text = load_data('./moes_tavern_lines.txt')[81:] train_count = int(len(text) * 0.6) val_count = int(l

编译的概念:编译程序读取源程序(字符流),对之进行词法和语法的分析,将高级语言指令转换为功能等效的汇编代码,再由汇编程序转换为机器语言,并且按照操作系统对可执行文件格式的要求链接生成可执行程序.编译的完整过程:C源程序-->预编译处理(.c)-->编译.优化程序(.asm..s)-->汇编程序(.obj..o..a)-->链接程序(.exe等可执行文件) 1. 编译预处理(Preprocess) 读取C源程序,对其中的伪指令(以#开头的指令)和特殊符号进行处理.主要包括四类:宏定义

这次谈一谈Asp.Net MVC中所学到的路由生成URL的相关技术,顺便提一提遇到的一些坑,真的是掉坑掉多了,也就习以为常了,大不了从坑里再爬出来.初学者,包括我,都以为,mvc的核心是模型视图控制器,其余都是辅助,但是路由却也是可以独立成一个角色的.从ASP.NET发展来,路由已从一个小小角色演变成了独立的一方了,所以这个认识必须打破原有建立的思想.​​ 首先得知道一个概念,路由的功能是什么? 简单的讲就是你拿给我一个地址,我通过路由来查询一下,然后转交给你结果,路由好比一个服务区,确实如此,

问题:LSTM的输出值output和state是否是一样的 1. rnn.LSTMCell(num_hidden, reuse=tf.get_variable_scope().reuse)  # 构建单层的LSTM网络 参数说明:num_hidden表示隐藏层的个数,reuse表示LSTM的参数进行复用 2.rnn.DropoutWrapper(cell, output_keep_prob=keep_prob) # 表示对rnn的输出层进行dropout 参数说明:cell表示单层的lstm,o

春夏秋冬走健康之路看四季养生网 健康饮食 养生问题 母婴保健 养生小常识 3.下一步,我们需要将Myservice文件夹拷贝到C:\Inetpub\wwwroot目录下(重要).如下图所示  然后依次右击“我的电脑”->“管理”->“服务和应用程序”->“Internet信息服务(IIS)管理器”打开IIS管理器,或者在控制面板中,通过“管理工具”打开“Internet信息服务(IIS)管理器”,如下图所示 展开“网站”节点,右键点击“默认网站”节点,依次选择“新建”->“虚拟目录

一.”一对多“关系 表shop(一)

前言: 最近再项目当中使用的ApachShiro安全框架,对于权限和服务器资源的保护都有一个很好的管理.前期主要参考的文章有 项目中设计密码的加盐处理以及二次加密问题,跟着断点 一步步揭开Apach Shiro 的神秘面纱 数据库: 这里我们就用最简单的admin + 123456(加密前的密码) 来做测试 ShiroConfig 配置 /** * 凭证匹配器 告诉 * @return */ @Bean public HashedCredentialsMatcher hashedCredenti

继续向大神学习http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/28/2420936.html

Character level language model - Dinosaurus land 为了构建字符级语言模型来生成新的名称,你的模型将学习不同的名字,并随机生成新的名字. 任务清单: 如何存储文本数据,以便使用RNN进行处理. 如何合成数据,通过采样在每个time step预测,并通过下一个RNN-cell unit. 如何构建字符级文本,生成循环神经网络(RNN). 为什么梯度修剪(clipping the gradients)很重要? import numpy as np imp

https://blog.csdn.net/heisejiuhuche/article/details/73010638 这篇文章不涉及RNN的基本原理,只是从选择数据集开始,到最后生成文本,展示一个RNN使用实例的过程. 对于深度学习的应用者,最应该关注的除了算法和模型,还应该关注如何预处理好自己的数据,合理降噪,以及如何在数据量不同的情况下选择合理的超参,来达到最理想的训练结果. 在经过近三个月的学习之后,我打算使用Tensorflow,创建一个LSTM RNN模型,使用中文小说作为数据源,

完全图解RNN.RNN变体.Seq2Seq.Attention机制 本文主要是利用图片的形式,详细地介绍了经典的RNN.RNN几个重要变体,以及Seq2Seq模型.Attention机制.希望这篇文章能够提供一个全新的视角,帮助初学者更好地入门. 一.从单层网络谈起 在学习RNN之前,首先要了解一下最基本的单层网络,它的结构如图: 输入是x,经过变换Wx+b和激活函数f得到输出y.相信大家对这个已经非常熟悉了. 二.经典的RNN结构(N vs N) 在实际应用中,我们还会遇到很多序列形的数据:

本文转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/29212896 简单的Char RNN生成文本 Sherlock I want to create some new things! 32 人赞了该文章 我来钱庙复知世依,似我心苦难归久,相须莱共游来愁报远.近王只内蓉者征衣同处,规廷去岂无知草木飘. 你可能以为上面的诗句是某个大诗人所作,事实上上面所有的内容都是循环神经网络写的,是不是感觉很神奇呢?其实这里面的原理非常简单,只需要对循环神经网络有个清楚的理解,那么就能够实现

作者:韩信子@ShowMeAI,路遥@ShowMeAI,奇异果@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/252 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 ShowMeAI为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learn

paddle 简单介绍 paddle 是百度在2016年9月份开源的深度学习框架. 就我最近体验的感受来说的它具有几大优点: 1. 本身内嵌了许多和实际业务非常贴近的模型比如个性化推荐,情感分析,词向量,语义角色标注等模型还有更多实际已经内嵌了但是目前还没有出现在官方文档上的模型比如物体检测,文本生成,图像分类,ctr预估等等,可以快速应用到项目中去 2. 就实际体验来看,训练的速度相比于调用keras,在同等数据集上和相同网络架构上要快上不少.当然也是因为keras本身也是基于在tensorf

1. 针对机器学习/深度神经网络“记忆能力”的讨论 0x1:数据规律的本质是能代表此类数据的通用模式 - 数据挖掘的本质是在进行模式提取 数据的本质是存储信息的介质,而模式(pattern)是信息的一种表现形式.在一个数据集中,模式有很多不同的表现形式,不管是在传统的机器学习训练的过程,还是是深度学习的训练过程,本质上都是在进行模式提取. 而从信息论的角度来看,模式提取也可以理解为一种信息压缩过程,通过将信息从一种形式压缩为另一种形式.压缩的过程不可避免会造成信息丢失. 笔者这里列举几种典型的体

The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks,http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/ https://www.csdn.net/article/2015-08-28/2825569 RNN基础 rnn是的输入和输出都是序列,如图 所以rnn可以认为是用于学习序列和序列之间的匹配关系 如何用符号表示 X,Y表示输入,输出 <t>,表示序列中序号 (i)

http://www.jianshu.com/p/f3bde26febed/ 这篇是 The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks(by Andrej Karpathy,Stanford的Li Fei-Fei的博士生.文章介绍了RNN和LSTM,同时也介绍了RNN取得的各种瞩目成果.)以及Understanding LSTM Networks(by Chris Olah)的阅读笔记.网上有很多翻译的版本:<递归神经网络不可

RNN RNN的发源: 单层的神经网络(只有一个细胞,f(wx+b),只有输入,没有输出和hidden state) 多个神经细胞(增加细胞个数和hidden state,hidden是f(wx+b),但是依然没有输出) 这里RNN同时和当前的输入有关系,并且是上一层的输出有关系. 初步的RNN(增加输出softmax(Wx+b),输出和hidden state的区别是对wx+b操作的函数不同) 备注多层的神经细胞和全连接层的区别: 全连接层只有:输入.输出和权重矩阵, 如下图. 初步的RNN和