使用LSTM神经网络和自定义数据集训练语言模型并在线演示

在当今的人工智能领域，语言模型的训练与应用愈发广泛。本文将详细介绍如何运用LSTM神经网络，结合自定义数据集来训练语言模型，并实现在浏览器中直接从训练好的模型采样生成文本。

一、LSTM简介

神经网络架构多种多样。若手头的数据是图像或像素，卷积神经网络（CNN）可能是合适之选；而当要处理序列输入数据时，循环神经网络（RNN）或许能发挥作用。RNN在识别数据序列中的模式方面表现出色，比如处理文本数据时，计算下一个字符基于前一个字符概率的模型就叫语言模型。

长短期记忆网络（LSTM）是RNN的一种特殊类型，在学习“长期依赖”方面表现更优。例如，有大量文本数据集时，训练的LSTM模型能学习文本数据的统计结构，进而采样生成类似原训练数据的有意义字符序列。就像在句子 “I grew up in France … I speak fluent [ ] ” 中，LSTM通过学习句子上下文和训练数据，能推断出后续单词可能是 “French” 。

二、ml5.js简介

对于LSTM，有许多易于上手的方法，ml5.js就是其中之一。ml5.js是一个新的JavaScript库，旨在让广大艺术家、创意程序员和学生都能轻松接触机器学习。它基于TensorFlow.js构建，无需其他外部依赖，可在浏览器中使用机器学习算法和模型。该项目由纽约大学ITP的教师、居民和学生社区维护。本教程将使用ml5.LSTMGenerator()方法加载预训练的LSTM模型，并在JavaScript中生成新的字符序列。

三、准备工作

LSTM训练耗时较长，因此我们选用P5000 GP