用LSTM自动生成古诗

博主通过自学深度学习算法,利用RNN(循环神经网络)和LSTM训练古诗模型。在训练了5轮后,生成的诗歌虽意义不明,但已具备古诗结构。文章介绍了实现该程序所需的知识背景,包括神经网络、TensorFlow和词向量,并提及LSTM在处理时间序列上的优势。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

这几天自学深度学习算法,写了个自动写诗的循环神经网络(RNN)程序。通过35000首古诗,让计算机学习古诗文的结构,然后按照学习到的语言模型自动生成古诗。


训练的次数不多,总共5轮遍历古诗集,每轮大概4000次训练,每次训练10个batch。电脑配置太渣,程序跑了1个多小时才出来,效果如下。写出来的诗虽然看不出啥意思,但起码有诗的结构(七言,五言),如果训练次数多一些效果会更好。



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