24、生成式深度学习：文本生成与DeepDream技术探索

生成式深度学习：文本生成与DeepDream技术探索

1. 序列数据生成方法

在深度学习中，生成序列数据的通用方法是训练一个网络（通常是循环神经网络RNN或卷积神经网络convnet），以先前的标记作为输入，预测序列中的下一个或接下来几个标记。例如，给定输入“the cat is on the ma”，网络会被训练来预测目标“t”，即下一个字符。在处理文本数据时，标记通常是单词或字符，任何能够根据先前标记对下一个标记的概率进行建模的网络都被称为语言模型。语言模型捕捉了语言的潜在空间，即其统计结构。

一旦有了训练好的语言模型，就可以从中采样（生成新序列）：向其输入一段初始文本（称为条件数据），要求它生成下一个字符或下一个单词（甚至可以一次生成多个标记），将生成的输出添加回输入数据，然后多次重复这个过程。这个循环可以生成任意长度的序列，这些序列反映了模型所训练数据的结构，看起来几乎就像人类编写的句子。在本节的示例中，将使用一个LSTM层，向其输入从文本语料库中提取的N个字符的字符串，并训练它预测第N + 1个字符。模型的输出将是所有可能字符上的softmax函数，即下一个字符的概率分布。这个LSTM被称为字符级神经语言模型。

graph LR
    A[初始文本] --> B[语言模型]
    B --> C[下一个字符的概率分布]
    C --> D[采样策略]
    D --> E[采样得到的下一个字符]
    E --> F[更新后的文本]
    F --> B

2. 采样策略的重要性

在生成文本时，选择