harebert的博客

本文介绍了一个基于字符级 LSTM 的姓名生成器模型。该模型通过处理历史姓名数据，学习字符序列的模式，能够根据给定的前缀字符预测下一个字符，最终生成完整的姓名。文章详细描述了模型的实现步骤，包括数据预处理、模型结构设计和训练流程。首先，数据预处理阶段通过加载和清洗姓名数据，构建字符集并生成训练样本。接着，模型采用 LSTM 结构，结合嵌入层和全连接层，输出下一个字符的概率分布。最后，模型通过交叉熵损失和 Adam 优化器进行训练，并保存最优模型。该模型能够有效生成符合特定模式的姓名，展示了 LSTM 在字符

本文介绍了如何使用LSTM模型对IMDB电影评论数据集进行情感分析。首先，确保NLTK资源已下载，并配置了数据路径、最大长度、批量大小、嵌入维度、隐藏维度和训练轮数等参数。接着，加载IMDB数据集，构建词汇表，并将文本数据编码为张量。随后，定义IMDBDataset类用于处理数据，并使用DataLoader进行批量加载。模型部分定义了一个LSTM模型，包括嵌入层、LSTM层和全连接层，并使用BCELoss作为损失函数。最后，通过训练和评估函数对模型进行训练和测试，计算训练损失和准确率，并输出测试准确率。整个