深度学习实战（二）：利用RNN与LSTM网络实战——Tensorflow打造歌词生成网络

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最新推荐文章于 2025-09-01 19:59:07 发布
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使用 LSTM 和 TensorFlow 以任何艺术家的风格生成新歌词_python_代码_下载
07-02
音乐永存。 从猫王到披头士乐队，从涅槃乐队到图帕克，我们喜爱的许多音乐家都不再创作了。encore.ai 让您在现代重振您最喜爱的艺术家的精神。 等不及 Kanye 的下一张专辑发行？你是公众对弗兰克海洋新唱片延迟发布的抗议的一部分吗？不再烦恼 - encore.ai 只需按一下按钮，即可提供您最喜爱的艺术家的下一首单曲。 但它是如何工作的？！ 我们使用 TensorFlow 创建了一个 LSTM（长短期记忆）神经网络，可以读取任何音乐艺术家的所有歌词。网络学习艺术家的写作风格——单词的上下文、押韵、换行符等。给定一个种子词或短语，它将生成一首具有该艺术家风格的新歌。 一些例子： Kanye West Never I admit I can't do I see a drug som... I’m ’bout to re-united I'll need have to play me alone I'll fade back O extra until they cover from an ultralight beam 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件
Python-使用LSTMs和TensorFlow生成任何艺术家新的歌词风格
08-11
使用LSTMs和TensorFlow生成任何艺术家新的歌词风格
头歌——机器、深度学习——RNN和LSTM
absths的博客
06-13 2976
本关任务：通过学习循环神经网络的相关知识，完成单向循环网络的编写。对于我们已经学过的传统神经网络，它们能够实现分类以及标注任务，但一旦处理具有前后遗存关系的数据时，效果就不是十分理想了。这个问题主要由于传统神经网络的结构所导致。这时我们就需要一个不仅仅只依赖当前的输入，还需要结合前一时刻或后一时刻的输入作为参考。循环神经网络就是根据这样的需求而设计的。循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据。循环神经网络最初就是为了刻画一个序列当前的输出与之前信息的关系。
Pytorch入门教程学习笔记（六）循环神经网络RNN（学周杰伦写歌）
Younguys
04-28 3123
目录6 循环神经网络6.3 数据集（周杰伦歌词）6.3.1 读取数据集6.3.2 字符索引6.3.3 时序数据采样6.3.3.1 随机采样6.3.3.2 相邻采样6.4 循环神经网络从零实现6.4.1 one-hot6.4.2 初始化模型参数6.4.3 定义模型6.4.4 预测函数6.4.5 梯度裁剪6.4.6 困惑度6.4.7 定义训练函数6.4.8 训练模型并创作歌词6.5 简洁实现6.5.1 定义模型6.5.2 训练说明 6 循环神经网络 6.3 数据集（周杰伦歌词） 本节将介绍如何预处理一个语言模型
自然语言处理Pytorch实现CharRNN歌词生成
weixin_42010722的博客
08-01 1784
1.RNN原理 参考我之前的博客???? RNN原理 RNN的5种架构 RNN存在五种架构，通俗说就是由输入的字符个数与生成的字符个数不同组合生成的架构，比如说输入一个中文，生成五个中文字，输入五个中文字生成一个中文字。 一对一： 一个输入（单一标签）对应一个输出（单一标签） 一对多： 一个输入对应多个输出，即这个架构多用于图片的对象识别，即输入一个图片，输出一个文本序列 多对一： 多个输入对应一个输出，多用于文本分类或视频分类，即输入一段文本或视频片段，输出类别 多对多（1）： 这种结构广泛的
TensorFlow深度学习实战（15）——循环神经网络详解
盼小辉丶的博客
04-21 3714
循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN) 是一类特殊的神经网络结构，广泛应用于处理和分析序列数据，如文本、语音、时间序列等。与传统的神经网络不同，RNN 具有记忆功能，可以通过循环连接处理序列中各个元素之间的依赖关系。
精选资源
深度学习入门指南：TensorFlow与Keras的Python实现及其应用场景
03-11
以及通过Sequential模型与Functional API建立更复杂结构的方式，并深入探讨了几种典型网络——卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）及其衍生物LSTM、生成对抗网络（GAN），并通过多个实战项目进一步强化知识点...
TensorFlow深度学习实战——基于循环神经网络的情感分析模型
盼小辉丶的博客
05-01 2671
情感分析 (Sentiment Analysis) 是自然语言处理中的一项技术，旨在识别和提取文本中的情感信息，通常是分析一段文本中是否存在积极、消极或中立的情绪，广泛应用于社交媒体监控、客户反馈分析、产品评论分析等领域。在本节中，将实现基于循环神经网络的情感分析模型。
深度学习助力台风路径预测：技术剖析与实战应用全攻略（基于LSTM模型）
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
12-17 1898
摘要：深度学习技术在台风路径预测领域展现出巨大潜力。通过融合多源气象数据，深度学习模型如LSTM能有效处理时间序列数据，捕捉台风路径变化规律。与传统方法相比，深度学习模型在自动特征学习和处理复杂模式方面具有独特优势，提高了预测的准确性和实时性。然而，挑战依然存在，包括数据质量问题、模型可解释性不足以及极端台风的复杂性。未来，随着观测技术的进步和新算法的开发，深度学习将在台风路径预测中发挥更大作用，为防灾减灾提供更精准的决策支持。
TensorFlow深度学习实战（37）——自动机器学习（AutoML）
最新发布
盼小辉丶的博客
09-01 1249
自动机器学习 (AutoML) 指的是利用自动化的方法和工具，旨在简化和自动化机器学习模型的开发和部署过程，使非专业人士也能够进行机器学习模型的构建、训练和优化，其核心目标是减少人工干预，提高效率，并推动机器学习的更广泛应用。
勾八头歌之RNN
m0_62470904的博客
04-23 2575
【代码】勾八头歌之RNN。
深入理解RNN与LSTM
Frank's 优快云 Blog
02-21 1720
文章目录循环神经网络（Recurrent Neural Network）基础RNN的前向传播RNN的反向传播RNN的梯度弥散与爆炸长短期记忆网络(Long Short Term Memory)LSTM的前向传播 循环神经网络（Recurrent Neural Network）基础 在深度学习领域，神经网络已经被用于处理各类数据，如CNN在图像领域的应用，全连接神经网络在分类问题的应用等。随着神经网...
头歌-RNN循环神经网络
qq_54195994的博客
10-22 1817
【代码】头歌-RNN循环神经网络。
【神经网络】学习笔记十三——RNN和LSTM训练过程3.0
杨的博客
06-13 2768
好上篇讲了RNN和LSTM训练和结构与MLP和CNN的区别，讲的是比较清晰的。 然后讲了RNN和LSTM的所有参数和输入输出。 地址：(44条消息) 写文章-优快云博客 这篇讲RNN和LSTM的训练。以下直接讲RNN的，因为是一样的。差异会附在后面。 emm还想分享一下自己的体会。一定要先看MLP结构和训练原理，再看CNN，再看RNN，再看LSTM。 开始正文。 一、RNN训练过程 我们先看两张图。 在上图中可以看出，对于一个RNN，需要求的参数有W，V和U。有人问上面不是有很多个U，
【NLP理论到实战】10 循环神经网络理论知识
edc3001的博客
12-13 668
文章目录循环神经网络目标1. 循环神经网络的介绍2. LSTM和GRU2.1 LSTM的基础介绍2.2 LSTM的核心2.3 逐步理解LSTM2.3.1 遗忘门2.3.2 输入门2.3.3 输出门2.4 GRU，LSTM的变形3. 双向LSTM 循环神经网络 目标 能够说出循环神经网络的概念和作用 能够说出循环神经网络的类型和应用场景 能够说出LSTM的作用和原理 能够说出GRU的作用和原理 1. 循环神经网络的介绍 为什么有了神经网络还需要有循环神经网络？ 在普通的神经网络中，信息的传递是单向
头歌 中国软件开源创新大赛培训答案有目录
个人博客地址https://sun98k.github.io/
04-06 1922
中国软件开源创新大赛培训 深入Tensorflow 深度学习–循环神经网络 第1关 学习单步的RNN：RNNCell # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf # 参数 a 是 BasicRNNCell所含的神经元数, 参数 b 是 batch_size, 参数 c 是单个 input 的维数，shape = [ b , c ] def creatRNNCell(a,b): # 请在此添加代码 完成本关任务 # ********** B
（通俗易懂）RNN及LSTM
qq_43703185的博客
09-07 5805
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhaojc1995/article/details/80572098 本文部分参考和摘录了以下文章，在此由衷感谢以下作者的分享！ https://zhuanlan.zhihu.com/p/28054589 https://blo
利用RNN（lstm）生成文本【转】
10-14 660
本文转载自：https://www.jianshu.com/p/1a4f7f5b05ae 致谢以及参考 最近在做序列化标注项目，试着理解rnn的设计结构以及tensorflow中的具体实现方法。在知乎中找到这篇文章，具有很大的帮助作用，感谢作者为分享知识做出的努力。 学习目标定位 我主要重点在于理解文中连接所提供的在github上的project代码，一句句理解数据的预处...
Python深度学习：掌握神经网络与前沿模型实战
本书首先强调了神经网络的基本原理与数学基础，这是理解所有深度学习模型的前提。神经网络模仿人脑神经元的工作机制，通过多层非线性变换实现对复杂数据模式的学习。书中详细讲解了前馈神经网络（Feedforward Neural...
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