45、序列数据建模与生成：从RNN到GAN

序列数据建模与生成：从RNN到GAN

在自然语言处理和深度学习领域，序列数据建模是一个重要的研究方向。本文将深入探讨如何使用循环神经网络（RNN）进行文本生成，以及Transformer模型的自注意力机制，最后介绍生成对抗网络（GANs）在合成新数据方面的应用。

1. RNN文本生成

在完成RNN模型的训练后，我们可以对其进行评估，以生成新的文本。具体步骤如下：
- 将logits转换为概率 ：RNN模型为每个唯一字符返回大小为80的logits。通过softmax函数，可以将这些logits转换为特定字符作为下一个字符出现的概率。
- 随机采样 ：为了避免模型总是生成相同的文本，我们使用 tf.random.categorical() 函数从输出中随机采样。例如，给定输入logits [1, 1, 1] ，三个类别具有相同的概率：

import tensorflow as tf
import numpy as np

tf.random.set_seed(1)
logits = [[1.0, 1.0, 1.0]]
print('Probabilities:', tf.math.softmax(logits).numpy()[0])
samples = tf.random.categorical(logits=logits, num_samples=10)
tf.print(samples.numpy())

输出结果显示，类别出