基于RNN的语言模型

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基于RNN的语言模型
1、训练
2、计算一句话的概率
3、输出下一个词
4、给定初始前缀，输出一句话

基于简单RNN循环神经网络的数字识别模型
qq_42100276的博客
01-11 1132
RNN的书写数字识别
基于 RNN 的语言模型
qzhqbb的博客
11-04 2001
循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类网络连接中包含环路的神经网络的总称。给定一个序列，RNN 的环路用于将历史状态叠加到当前状态上。沿着时间维度，历史状态被循环累积，并作为预测未来状态的依据。RNN 可以基于历史规律，对未来进行预测。
基于RNN的序列化推荐系统总结
abcdefg90876的博客
04-12 1605
作者 | 阳光明媚单位 |华东师范大学方向 |推荐系统本文介绍两篇基于RNN的用户序列行为建模的经典论文，原文地址：1. Session-based Recommendations w...
基于RNN的模型
qq_37977007的博客
01-11 2043
简单介绍相关RNN神经网络，使用基础代码完成RNN网络的构建。
【RNN】使用RNN语言模型生成文本
PaddlePaddle
03-02 1546
导语PaddlePaddle提供了丰富的运算单元，帮助大家以模块化的方式构建起千变万化的深度学习模型来解决不同的应用问题。这里，我们针对常见的机器学习任务，提供了不同的神...
机器翻译基础与模型 之一： 基于RNN的模型
Toby的博客
11-19 1564
之后中间层会对词嵌入向量进行更深层的抽象，得到输入单词序列的中间表示。LSTM：seq2seq学习的方法，缓解了梯度消失/爆炸问题，通过遗忘门的设计让网络选择性的记忆信息，缓解了序列中长距离依赖的问题。对序列中某个位置的答案进行预测时需要记忆当前时刻之前的序列信息，这就是RNN网络诞生的背景。RNN处理序列问题的实例： 循环单元的输入由上一时刻的输出和当前时刻的输入组成。（2）句子的表示学习，即在词嵌入的基础上获取整个序列的表示。基于规则的-->基于实例的-->基于统计方法的-->基于神经网络的。
2.3-基于RNN的语言模型的学习与评价
colleges的博客
07-16 1005
使用RNN来对语言模型进行建模的代码实现，包括初始化、前向传播和反向传播；介绍语言模型的评价指标——困惑度指标；并在PTB数据集上实现了RNN对语言模型的初步建模。
基于RNN汉语语言模型自适应算法研究
04-06
例如，在语音识别领域，不同场景下的语言使用习惯可能存在巨大差异，这使得预训练的RNN语言模型可能无法准确地捕捉到这些细微差别，从而降低了语音识别系统的整体性能。 #### 在线自适应算法的意义 为了解决上述...
训练一个基于 RNN 的语言模型（Pytorch)
koliuchen的博客
03-21 1881
使用学习率调度器（如 `torch.optim.lr_scheduler`）来动态调整学习率，提高训练效果。使用 `torch.nn.RNN` 或 `torch.nn.LSTM` 可以简化代码并提高性能。使用 `torch.nn.RNN` 或 `torch.nn.LSTM` 可以简化代码并提高性能。将训练和预测逻辑封装到一个 `nn.Module` 子类中，可以更好地管理模型参数和状态。将训练和预测逻辑封装到一个 `nn.Module` 子类中，可以更好地管理模型参数和状态。
基于RNN深度学习自动写诗的程序
07-03
用RNN做了一个自动写诗的程序，包含已经训练好的model，可以直接运行，训练数据也包含在里面
Python-学习使用RNN自动完成语言模型
08-11
学习使用RNN自动完成语言模型
基于RNN模型的人类决策行为预测
weixin_46533486的博客
12-07 3993
基于RNN模型的人类决策行为预测摘要前言背景模型实验结论总结与思考参考文献 原文链接 摘要   人在决策行为中往往会受到思维中信息的影响，会考虑别人会怎么做。本文采用基于LSTM的RNN模型来预测每个步骤和时间序列下人们进行决策的思维过程，并在单智能体场景如爱荷华博弈任务和多智能体场景如囚徒困境中应用。 前言   人类行为决策的预测对于经济、政治和人工智能各个领域来说都是至关重要的，但是对于人类行为建模尤为重要的是心理学学科，其目的是为了描述、解释和预测这些行为。结合这样的一个领域，创造可以有效模仿人类进行
基于RNN神经网络的系统参数辨识matlab仿真
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RNN之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。RNN是一种特殊的神经网络结构, 它是根据"人的认知是基于过往的经验和记忆"这一观点提出的. 它与DNN,CNN不同的是: 它不仅考虑前一时刻的输入,而且赋予了网络对前面的内容的一种’记忆’功能.RNN之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。
基于rnn神经网络的写唐诗机器人
qq_38786335的博客
06-19 1110
基于rnn网络的自动写唐诗机器人 项目目录： my_rnn_model用来保存训练的模型； clean_txt.py 脚本负责将清洗唐诗集（poetry.txt） 代码如下 poem_dir = "./poetry.txt" # 读txt文件 with open(poem_dir, "r", encoding="utf-8") as f: lines = f.readlines() # 定义一个诗集列表用来装诗 poem_collections = [] with open(
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 5611
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！！！）
RNN实现字符级语言模型 - 恐龙岛(自己写RNN前向后向版本+keras版本)
dili8870的博客
11-12 1129
问题描述：样本为所有恐龙名字，为了构建字符级语言模型来生成新的名称，你的模型将学习不同的名称模式，并随机生成新的名字。 在这里你将学习到： 如何存储文本数据以便使用rnn进行处理。 如何合成数据，通过每次采样预测，并将其传递给下一个rnn单元。 如何构建字符级文本生成循环神经网络。 为什么梯度修剪很重要? ...
RNN 通过字符语言模型 理解BPTT
weixin_30566149的博客
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链接：https://github.com/karpathy/char-rnn http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/ https://github.com/Teaonly/beginlearning/tree/master/july """ Minimal character-level Vani...
深度学习-基于RNN的语言模型
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12-31 611
输入一个词，RNN输出截止到目前为止，下一个最可能的词 我 昨天 上学 迟到 了 其中，s表示序列的开始，e表示序列的结束 向量化： one hot 高维稀疏 概率语言模型 语言模型要求的输出是下一个最可能的词，我们可以让RNN计算词典中每个词是下一个词的概率，这样，概率最大的词就是下一个最可能的词。因此，神经网络的输出向量也是一个N维向量，向量中的每个元素对应着词典中相应的词是下一个词的概率。 Softmax层 Softmax函数 语言模型是对下一个词出现的概率进行建模 让神经网络输出概
RNN语言模型
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### RNN语言模型的实现原理 RNN（循环神经网络）是一种专门设计用于处理序列数据的神经网络结构。它通过引入隐藏状态来捕捉输入序列中的时间依赖关系，从而能够有效地建模具有上下文关联的数据[^2]。 #### 原理...
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