基于RNN的文本分析及预测

最新推荐文章于 2025-11-20 20:12:51 发布
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#python #循环神经网络 #RNN #神经网络

本文介绍了循环神经网络（RNN）的基础知识，包括其在语言模型、文本生成、机器翻译和语音识别等领域的应用。详细阐述了RNN的模型结构，训练过程，并分享了使用RNN进行文本预测的实验结果，以及提供了相关代码实现链接。
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RNN-文本预测-爱丽丝仙境梦游.zip
04-03
内附一个文本数据集，一个代码文件 # 代码功能: Simple-RNN 实现文本预测------------------------------------------- # 原始数据集: 爱丽丝梦游仙境.txt # 第1步: 提取文本数据，转化one-hot编码 # 第2步: 训练Simple RNN网络 # 第3步: 生成初始文本，预测文本后续内容
反向传播(BPTT)与循环神经网络(RNN)文本预测
FlyingLittlePig的博客
05-10 8234
反向传播(BPTT)与RNN文本预测实战 本文介绍简单Recurrent Neural Networks(RNN)的基本训练算法BACKPROPAGATION THROUGH TIME (BPTT)，并用 python2.7 实现RNN的文本预测。
【深度学习】RNN循环神经网络
zhangmohan123321的博客
11-20 1333
RNN 专用于处理序列数据，通过循环连接实现信息记忆和参数共享。标准RNN受限于梯度消失。LSTM/GRU引入门控机制解决此问题，是序列建模的核心模型。
NLP之TextRNN(预测下一个单词)
CJK's Blog
09-08 1676
并非刚性地记忆所有固定⻓度的序列，⽽是通过隐藏状态来存储之前时间步的信息。
tensorflow2.0 RNN文本预测
studyvcmfc的专栏
04-13 476
https://blog.youkuaiyun.com/TeFuirnever/article/details/102686744
基于RNN生成文本
weixin_35749545的博客
12-24 410
RNN(递归神经网络)是一种常用的神经网络架构，可以用于序列数据的处理。在文本生成任务中，我们可以使用RNN来输入一个序列，然后根据这个序列的信息预测下一个单词或字符。这样，我们就可以使用RNN生成新的文本序列。 在使用RNN生成文本时，我们需要训练一个模型来预测序列中下一个单词或字符的概率分布。为了训练这个模型，我们可以使用已有的文本数据作为输入，然后使用损失函数来衡量预测的准确性。在训练过程中...
使用 PyTorch 实现了基于 RNN 的文本生成
koliuchen的博客
03-22 1084
在预测过程中，模型处于评估模式，不需要计算梯度。**准备输入数据**：将上一个时间步的输出（即最后一个生成的字符的索引）转换为张量，并调整形状为 `(1, 1)`，以便输入到模型中。**循环生成字符**：循环 `num_chars + len(prefix) - 1` 次，以生成指定数量的字符。**前向传播**：通过 RNN 模型进行前向传播，计算当前时间步的输出 `Y` 和更新后的状态 `state`。• 如果状态是一个元组（例如 LSTM 的状态 `(h, c)`），则分别移动 `h` 和 `c`。
基于RNN的交通流量预测算法及Python实现
u013571432的博客
08-17 1853
以下是一个简化的使用TensorFlow和Keras API的RNN（具体可以是简单的RNN单元，但考虑到长期依赖性问题，实践中更常用LSTM或GRU）来实现交通流量预测的示例代码。在实际应用中，需要考虑序列长度、模型复杂度、激活函数、优化算法、正则化和过拟合、并行化和加速以及模型解释性等因素来选择合适的RNN模型和训练策略。优化算法的选择和参数设置对模型的训练效率和收敛速度有很大影响。在实际应用中，您可能还需要对模型进行调优，包括调整RNN层的单元数、层数、优化器参数等，以达到最佳的预测性能。
【自然语言处理】基于MATLAB的RNN文本生成模型：简单诗歌创作系统实现与训练流程分析
最新发布
12-13
内容概要：本文介绍了如何使用MATLAB实现基于循环神经网络（RNN）的文本生成模型，用于生成简单诗歌。通过四个主要步骤——数据预处理、模型构建、模型训练和诗歌生成，详细展示了从原始中文诗歌数据的清洗与编码，...
Pytorch实现基于CharRNN的文本分类与生成示例
09-18
首先，我们来介绍与CharRNN文本分类与生成相关的几个关键知识点。 1. 词嵌入（Word Embedding）: 在自然语言处理（NLP）中，词嵌入是一种将单词转换为实数向量的技术，用于模型训练。在深度学习框架中，Pytorch提供...
基于RNN的文本分类模型（Tensorflow）
weixin_43251230的博客
04-30 790
转自：https://blog.youkuaiyun.com/tcx1992/article/details/78194384?locationNum=9&fps=1 基于LSTM（Long-Short Term Memory，长短时记忆人工神经网络，RNN的一种）搭建一个文本意图分类...
RNN 文本分类
11-23
RNN 文本分类 大作业 BASICRNN BASICLSTM GRU RNN 文本分类 大作业 BASICRNN BASICLSTM GRU
第七章 基于 RNN 的生成文本
lumoumou`s blogs
04-15 1139
在第 5 章和第 6 章中，我们仔细研究了 RNN 和 LSTM 的结构及其实现。现在我们已经在代码层面理解了它们。首先，本章将使用语言模型进行文本生成。具体来说，就是使用在语料库上训练好的语言模型生成新的文本。然后，我们将了解如何使用改进过的语言模型生成更加自然的文本。通过这项工作，我们可以（简单地）体验基于 AI 的文本创作。另外，本章还会介绍一种结构名为 seq2seq 的新神经网络。
一文详解RNN及股票预测实战(Python)
算法进阶
12-01 3356
循环神经网络（RNN）是基于序列数据（如语言、语音、时间序列）的递归性质而设计的，是一种反馈类型的神经网络，其结构包含环和自重复，因此被称为“循环”。它专门用于处理序列数据，如逐字生成文本或预测时间序列数据(例如股票价格)。 一、 RNN 网络类型 RNN以输入数m对应输出数n的不同，可以划分为5种基础结构类型： （1）one to one：其实和全连接神经网络并没有什么区别，这一类别算不上 RNN。 （2）one to many：输入不是序列，输出是序列。可用于按主题生成文章或音乐等。 （3）many
RNN项目实战——文本输入与预测
xinxin的博客
09-10 2967
在本篇博客文章中，我们将使用pytorch搭建RNN模型来生成文本。
自然语言处理入门实战——基于循环神经网络RNN、LSTM、GRU的文本分类（超级详细，学不会找我！！！）
m0_53328738的博客
12-16 5633
自然语言处理入门实战——基于循环神经网络RNN、LSTM、GRU的文本分类（超级学习，学不会找我！！！）
Keras 建立LSTM RNN神经网络实现文本生成预测（二）
出门搔白首，若负平生志
08-27 3994
前面所述的LSTM网络中用到TimeDistributed()这个网络层，实际上是将RNN展开后的每个网络的输出都算入到最终的输出结果里，比如说序列“我今天吃了一个大包子”，按照之前的网络，如果每批次有3个序列，每个序列有4个词（字），那么一个批次的数据就是“我今天吃”，对应的输出是“今天吃了”，每个输入词对应的输出是它的下一个词。 如果我们不关心序列中间的输出，只关心输入序列的最后一个预测词，...
TextRNN预测下一个句子
qq_39215918的博客
03-02 963
import gc import torch import numpy as np from torch import nn from torch import optim from torch.utils.data import DataLoader,TensorDataset dtypes =torch.FloatTensor device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") device device(type
利用RNN（lstm）生成文本【转】
10-14 662
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...
基于RNN的文本情感预测关键步骤
03-26
嗯，用户想了解基于RNN实现文本情感分类的主要步骤和方法。首先，我需要回忆一下RNN的基本原理，以及它在处理文本数据时的应用方式。根据引用[2]，RNN具有短期记忆能力，能够处理序列数据，这对于文本这样的序列信息...
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