基于堆叠双向LSTM的中文诗歌生成

最新推荐文章于 2025-06-04 15:18:07 发布
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#诗歌生成 #LSTM #seq2seq #解码器 #编码器

博客介绍基于编码器 - 解码器神经网络模型实现诗句生成。编码器为RNN模型，输入数据生成表示C，解码器据此产生词序列输出。利用全唐诗进行seq2seq训练，给定诗句生成下一诗句。模型中编码器和解码器采用栈式双向LSTM，默认3层且带有注意力单元。

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

基于编码器-解码器（encoder-decoder）神经网络模型

编码器是一个rnn模型，输入数据之后生成一个表示（也可以看做向量） C，

再用这个表示通过一个解码器来产生一个词序列的输出y1,y2,...

利用全唐诗进行诗句-诗句（sequence to sequence）训练，实现给定诗句后，生成下一诗句

seq2seq模型

编码器和解码器均使用堆叠双向LSTM（栈式双向LSTM），默认为3层，带有注意力单元（attention）

 

 

自然语言处理之文本生成：Long Short-Term Memory Networks (LSTM)：LSTM在文本生成中的应用
zhubeibei168的博客
05-23 900
LSTM（Long Short-Term Memory）网络在处理序列数据，尤其是自然语言处理任务中，展现出了强大的能力。计算效率：LSTM网络的计算复杂度较高，尤其是在处理长序列时，其训练和推理速度可能较慢。这是因为LSTM需要在每个时间步上进行复杂的门控操作，以维护和更新其内部状态。梯度消失/爆炸问题：尽管LSTM设计上旨在解决RNN（Recurrent Neural Network）的梯度消失/爆炸问题，但在极端情况下，LSTM也可能遇到这些问题，尤其是在非常长的序列中。长距离依赖。
自然语言处理之文本生成：Long Short-Term Memory Networks (LSTM)：LSTM单元详解
zhubeibei168的博客
05-22 562
LSTM单元通过输入门、遗忘门和输出门的计算，有效地控制了信息的流入、遗忘和输出，从而解决了传统RNN在处理长序列数据时的梯度消失和梯度爆炸问题。在实际应用中，这些门的计算和单元状态的更新是LSTM网络的核心部分，通过调整权重矩阵和偏置项，LSTM能够学习到序列数据中的长期依赖关系。
Text Generation自动文本生成（LSTM实现）
DecafTea的博客
12-19 1225
step 1：训练模型（train the network) 训练样本是是从什么文风的文章截取的，这个模型在predict阶段就会生成什么样文风的文本。 1）准备training example pairs：（input_segment, target_character)。target_character是input_segment之后的character。例如，从一篇3000词的莎士比亚文章中截取training example pairs，设定input segment length = 30，st
为你写诗（LSTM 诗歌生成器）
愿十四亿神州尽舜尧
11-07 2万+
为你写诗，为你静止 ，为你做不可能的事。 为你写诗，你这不是为难我们直男直女的程序员们嘛。 虽然我写不出诗，但不代表我不能训练一个网络为你写诗，想要多少写多少！ 所以今天的主题就是如何训练一个能自动写诗的LSTM模型。 废话不多说，代码如下： 爱情是一种怪事 我开始全身不受控制 爱情是一种本事 我开始连自己都不是 为你我做了太多的傻事 第一件就是为你写诗 为你写诗为你静止 为你做不可能...
使用基于注意力的双向 LSTM 和编码器-解码器进行准确的水质预测研究附Python代码
最新发布
Matlab245的博客
06-04 679
水是生命之源，水质的优劣直接关系到生态平衡和人类健康。随着工业化和城市化的进程，水体污染日益严重，对水质进行准确、实时的预测变得尤为重要。传统的水质预测方法往往难以捕捉复杂的水质参数之间的非线性关系及时间序列特性。本文旨在探讨一种结合注意力机制（Attention Mechanism）、双向长短期记忆网络（Bi-directional Long Short-Term Memory, Bi-LSTM）和编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构的深度学习模型，以期实现对水质的精准预测。
用LSTM的模型实现自动编写古诗
01-17 1076
用LSTM的模型实现自动编写古诗
tensorflow2.0 基于LSTM模型的文本生成
MARSHCW的博客
11-11 7007
基于LSTM模型的唐诗文本生成实验背景实验数据下载LSTM模型分析实验过程文本预处理编解码模型LSTM模型设置实验代码实验结果总结 实验背景   在自然语言处理(NLP)领域，大多对话机器人的对话形成都会采用基于语料库和深度神经网络生成模型进行回答和交流。很多企业成功落地了许多产品，例如，微软小冰、Siri、谷歌翻译、淘宝智能客服系统等。文本生成的商业价值不断提升，用户的要求也不断提高，因此文本生成的研究意义重大。此外，在一些自动文本摘要和文本简化的地方，也会采用神经网络生成一段可读性强而且易于常人
【毕业论文参考】生成式AI中的长短时记忆（LSTM）网络与其在生成任务中的作用
二进制的梦想
12-25 1872
LSTM网络作为一种经典的时间序列模型，在生成式AI中扮演了重要角色。无论是文本、音乐还是图像生成，LSTM都凭借其灵活的建模能力展现出独特优势。尽管Transformer等模型日益崛起，LSTM的实用价值和理论意义依然值得深入研究。欢迎在评论区分享您的见解：您认为LSTM在当前生成式AI中还有哪些独特的应用场景？未来是否有可能出现改进版本的LSTM重回主流？让我们一起探讨！
自然语言处理之文本生成：Long Short-Term Memory Networks (LSTM)：LSTM在文本分类中的应用
zhubeibei168的博客
05-23 765
词向量是将词汇映射到多维空间中的向量表示，这种表示能够捕捉词汇的语义和语法特征。常见的词向量模型有Word2Vec、GloVe和FastText。在深度学习中，嵌入层（Embedding Layer）用于将词汇的索引转换为词向量，是处理文本数据的关键组件。
自然语言处理之文本生成：Long Short-Term Memory Networks (LSTM)：理解LSTM网络结构
zhubeibei168的博客
05-23 733
在自然语言处理（NLP）领域，Long Short-Term Memory Networks（LSTM）因其在处理序列数据时的卓越性能而备受关注。LSTM网络通过引入记忆单元和门控机制，有效解决了传统循环神经网络（RNN）在长序列处理上的梯度消失或梯度爆炸问题。下面，我们来总结LSTM网络的主要优缺点。
RNN生成古诗词
03-15
RNN生成古诗词
使用基于注意力的双向 LSTM 和编码器-解码器进行准确的水质预测研究（Python代码实现）
weixin_46039719的博客
10-11 903
我们将水质数据序列划分为训练集和测试集，使用训练集来训练模型，并使用测试集来评估模型的预测性能。首先，我们需要收集水质数据，包括水质指标（如溶解氧、氨氮、总磷等）和相关环境因素（如温度、pH值、降雨量等）。综上，基于注意力的双向 LSTM 和编码器-解码器模型可以提供准确的水质预测。水质预测是一个重要的环境问题，可以通过基于注意力的双向 LSTM 和编码器-解码器模型来实现准确的水质预测。最后，我们可以使用训练好的模型来进行水质预测。将最新的水质数据输入模型，即可获得对未来水质状况的预测结果。
LSTM原理及实现
北冥有小鱼
08-01 1万+
转自：https://blog.youkuaiyun.com/gzj_1101/article/details/79376798 LSTM原理及实现 ...
深度学习笔记——基于双向RNN（LSTM、GRU）和Attention Model的句子对匹配方法
热门推荐
mpk_no1的博客
08-06 3万+
本文主要是结合RNN和Attention Model做一些关于句子对匹配的模型总结。
如何建立多层的LSTM（以及双向lstm构建） 基于最新的tensorflow（相对来说，区别于一些老版本）
qq_34430032的博客
10-07 1万+
首先MultiRNNCell函数第一个参数是RNN实例形成的列表，第二个参数就是让状态成为一个元组。  #tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([list RNNcell], state_is_tuple=True).这个函数里面主要这两个参数， # 第一个参数就是输入的RNN实例形成的列表，第二个参数就是让状态是一个元祖，官方推荐就是用True。 方法一： stack...
双向LSTM
sinat_22510827的博客
05-15 2万+
双向LSTM是传统LSTM的扩展，可以提高序列分类问题的模型性能。在输入序列的所有时间步长可用的问题中，双向LSTM在输入序列上训练两个而不是一个LSTM。输入序列中的第一个是原样的，第二个是输入序列的反转副本。这可以为网络提供额外的上下文，并导致更快，甚至更充分的学习问题。在本教程中，您将发现如何使用Keras深度学习库在Python中开发用于序列分类的双向LSTM。完成本教程后，您将知道：如何...
多层堆叠LSTM的理论与TensorFlow的实现
东西山海关
05-20 4540
引言 原始LSTM模型由单个LSTM层和随后的输出层组成。 堆叠LSTM（Stacked LSTM）是此模型的扩展，具有多个LSTM层。 文章结构 为什么要堆叠LSTM？ 堆叠LSTM结构 堆叠LSTM的Tensorflow实现 为什么要堆叠LSTM？ 堆叠LSTM使模型深度更深，提取的特征更深层次，从而使预测更准确。堆叠LSTM在大范围的预测问题上取得了不错的效果。 The success of deep neural networks is commonly attributed to the h
LSTM+Tensorflow（文本自动生成）资源
feng_zhiyu的博客
04-19 1102
Tensorflow之MNIST解析 https://www.cnblogs.com/lizheng114/p/7439556.html 用LSTM自动生成古诗 https://blog.youkuaiyun.com/lgz233/article/details/77624952 文本自动生成研究进展与趋势 http://www.search1990.com/other/201602272305.h...
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