LSTM+Tensorflow（文本自动生成）资源

最新推荐文章于 2025-08-07 23:50:44 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习 Tensorflow LSTM 文本自动生成
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/feng_zhiyu/article/details/80007719
本文探讨了使用Tensorflow解析MNIST数据集的方法，并介绍了如何利用LSTM模型自动生成古诗的技术细节。从数据预处理到模型训练，深入浅出地讲解了文本生成的研究进展与未来趋势。
Tensorflow入门（二）文本自动生成
qq_39499763的博客
02-14 1301
参考：简单粗暴Tensorflow https://tf.wiki/zh/models.html#id8 class DataLoader(): def __init__(self): path=tf.keras.utils.get_file('nietzsche.txt', origin='https://s3.amazonaws.com/text...
利用RNN（lstm）生成文本【转】
10-14 640
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...
PyTorch LSTM文本生成
最新发布
weixin_45690427的博客
08-07 338
"""LSTM文本生成模型Args:vocab_size: 词汇表大小embedding_dim: 嵌入维度hidden_dim: 隐藏层维度num_layers: LSTM层数dropout: Dropout率"""# 嵌入层# LSTM层# Dropout层# 输出层"""前向传播Args:x: 输入序列 [batch_size, seq_length]hidden: 隐藏状态"""# 嵌入# LSTM# 输出层。
LSTM基于tensorflow实现文本生成
VIEO
03-30 2400
元学习论文总结||小样本学习论文总结 2017-2019年计算机视觉顶会文章收录 AAAI2017-2019 CVPR2017-2019 ECCV2018 ICCV2017-2019 ICLR2017-2019 NIPS2017-2019 模型解释：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27087310 github源码：https://github.com/...
TensorFlow文本摘要生成 - 基于注意力的序列到序列模型
Together_CZ的博客
04-06 3978
转自：  TensorFlow文本摘要生成 - 基于注意力的序列到序列模型 1 相关背景 维基百科对自动摘要生成的定义是, “使用计算机程序对一段文本进行处理, 生成一段长度被压缩的摘要, 并且这个摘要能保留原始文本的大部分重要信息”. 摘要生成算法主要分为抽取型(Extraction-based)和概括型(Abstraction-based)两类. 传统的摘要生成系统大
利用LSTM自动生成中文文本
qq_20373723的博客
11-19 2384
最近一直对自动生成中文文本特别着迷，这里我记录一下我的探索的过程。 风过留痕，雁过拔毛。如果觉得好，给个赞吧 参考链接： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/03/text-generation-using-python-nlp/ https://github.com/pranjal52/text_generators 关于LSTM的理论我就不废话了，我自己也是查着资料了解的 下面是我用的代码，我把训练和愚蠢的分开了，这里给你们贴一下。 数据：story.tx
基于 Bert + Bi-LSTM + CRF 的命名实体识别(TensorFlow)
08-24
本项目采用TensorFlow框架，结合了Bert模型、双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）以及条件随机场（CRF）来提升NER的性能。 **Bert模型** Bert，全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是由...
W6-LSTM_lstm文本生成_文本生成_文章生成_
09-30
LSTM文本生成是一个强大的工具，结合现代深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，可以创建出高度个性化的文本生成模型。"W6-LSTM.ipynb"文件提供了实现这一技术的具体步骤和实例，对于学习和实践LSTM在文本生成中的...
Capsule-master_恶意代码_双向LSTM+胶囊网络+注意力机制_文本分类_恶意代码API序列分类_
10-02
标题中的“Capsule-master_恶意代码_双向LSTM+胶囊网络+注意力机制_文本分类_恶意代码API序列分类”揭示了这是一个使用高级机器学习技术，特别是深度学习模型，来识别和分类恶意代码API序列的项目。这个项目的核心是...
lstm_tensorflow_TensorFlowLSTM_tensorflow_LSTM_lstmtensorflow2.0
09-11
通过理解LSTM的工作原理和如何在TensorFlow 2.0中构建和训练模型，我们可以解决各种序列数据相关的任务，包括但不限于情感分析、文本生成、机器翻译等。在实际应用中，通常需要结合数据预处理、模型调优和模型解释等...
AttentionLSTM:使用TensorFlow对LSTM实施注意力模型
05-09
6. **应用模型**: 训练好的Attention LSTM模型可以应用于各种序列建模任务，如机器翻译、情感分析、文本生成等。 在"AttentionLSTM-master"这个压缩包中，可能包含了以下文件和目录： - `model.py`: 定义Attention...
Python-使用最新版本的tensorflow实现seq2seq模型生成文本数据摘要
08-11
使用最新版本的tensorflow实现seq2seq模型生成文本数据 摘要
texar：TensorFlow中用于机器学习，自然语言处理和文本生成的工具包。 这是CASL项目的一部分：http：casl-project.ai
02-04
Texar是一个工具包，旨在支持广泛的机器学习，尤其是自然语言处理和文本生成任务。 Texar提供了易于使用的ML模块和功能库，用于组成任何模型和算法。 该工具是为研究人员和从业人员设计的，用于快速原型制作和实验。 Texar最初是开发的，由和与其他机构合作积极贡献。 维护此存储库的镜像。 主要特点 两种版本，（大多数）相同的接口。 Texar-TensorFlow（此）和具有大多数相同的接口。 两者都进一步结合了TF和PyTorch的最佳设计： PyTorch约定中的接口和变量共享 TF约定中出色的分解和丰富的功能。 丰富的预训练模型，具有统一接口的丰富用法。 BERT，GPT2，XL
Python-准备一个数据集用于TensorFlow文本自动摘TextSum模型
08-11
准备一个数据集用于TensorFlow文本自动摘(TextSum)模型
基于LSTM的文本生成.py
12-29
基于LSTM的文本生成的源码
TensorFlow文本生成（AI 写诗）
Steven的博客
06-18 6354
练一个模型，让它去“背书”吧，背完了再看看它学的怎么样。本次使用的是 TensorFlow2，采用基于循环神经网络的 GRU 。给它一两个字或者一句诗，甚至一个字也不给，然后写出格式正确的诗。不会照搬已存在诗句，而是根据它对看过的诗的理解
人工智能--基于LSTM的文本生成
看，好自为之的博客！！！
12-30 3350
理解文本生成的基本原理和掌握利用LSTM生成唐诗宋词的方法
Tensorflow2.0之文本生成莎士比亚作品
cocofisher的博客
04-11 3018
文章目录1、导入数据2、创建模型3、训练3.1 编译模型3.2 配置检查点3.3 训练模型4、预测4.1 重建模型4.2 生成文本 我们将使用 Andrej Karpathy 在《循环神经网络不合理的有效性》一文中提供的莎士比亚作品数据集。给定此数据中的一个字符序列 （“Shakespear”），训练一个模型以预测该序列的下一个字符（“e”）。通过重复调用该模型，可以生成更长的文本序列。 1、导入...
TensorFlow深度学习实战——基于循环神经网络的文本生成模型
盼小辉丶的博客
04-28 1876
循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN) 在自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 领域中被广泛应用于各种任务，其中一种应用是构建语言模型。语言模型能够根据前面的单词预测文本中下一单词，语言模型对于机器翻译、拼写校正等高级任务至关重要。语言模型预测序列中下一个单词的能力使其成为一种生成模型，可以通过从词汇中不同单词的输出概率中进行采样生成文本。
用RNN和LSTM在TensorFlow中实现文本生成
在资源部分提到了乔莱特·弗朗索瓦的著作《使用Python进行深度学习》以及TensorFlow官方文档和Colah的博客，这些资源为使用RNN和LSTM构建文本生成模型提供了理论和技术支持。乔莱特·弗朗索瓦（François Chollet）...
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