tensorflow2.0 RNN文本预测

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深度学习------tensorflow:RNN单词预测，句子预测，股票预测，情感分类
m0_47405013的博客
02-16 530
1.单词预测 import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.seq2seq import sequence_loss from tensorflow.contrib.layers import fully_connected import numpy as np # 使用tensorflow框架，利用循环神经网络训练字符序列，从“hihell”学习输出“ihello”。 # (一)建立字典，有5个字符：h,i,e,l,o（8分） idx=['h','i',
反向传播(BPTT)与循环神经网络(RNN)文本预测
FlyingLittlePig的博客
05-10 8207
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。
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
tensorflow2.0 预测新文本(二）
smallworldxyl的博客
09-25 361
之前的文本我们是采用的一个自己输入的data，数据量太小，生成的新闻本效果不好，这次我们采用更多的数据进行预测。 1.数据获取 数据的格式与之前相同，只不过数据量增大了，下载的数据存储到/tmp/irish-lyrics-eof.txt（可以按照自己需求更改） !wget --no-check-certificate \ https://storage.googleapis.com/laurencemoroney-blog.appspot.com/irish-lyrics-eof.txt \
基于RNN的文本分析及预测
Junel的专栏
05-05 9998
一、RNN简要介绍 RNN(RecurrentNeural Networks)：循环神经网络。 CNN是一个典型的空间上深度的神经网络，RNN是在时间上深度的神经网络 语言模型和文本生成研究： Recurrentneural network based language model Extensionsof Recurrent neural network b
RNN项目实战——文本输入与预测
xinxin的博客
09-10 2820
在本篇博客文章中，我们将使用pytorch搭建RNN模型来生成文本。
一文详解RNN及股票预测实战(Python)
算法进阶
12-01 3315
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
基于Python TensorFlow 2.0 + RNN 实现一个古体诗生成器【100011344】
03-22
在本项目中，我们探索了如何利用Python编程语言结合TensorFlow 2.0框架和循环神经网络（RNN）技术来构建一个古体诗生成器。这个生成器不仅能够随机生成全新的古体诗，还能根据已有诗句进行续写，甚至创作藏头诗，...
日月光华 tensorflow2.0数据集
12-15
tensorflow2.0数据集"并未给出具体的数据类型或应用场景，但我们可以推测这可能是一个包含图像、文本、音频或其它类型数据的数据集，用于训练各种类型的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）用于图像识别，循环神经...
使用TensorFlow2.0中的Keras实现基于BiLSTM-CRF的NER.zip
04-03
在本项目中，我们将探讨如何使用TensorFlow 2.0中的Keras库来实现一个基于双向长短期记忆网络（BiLSTM）与条件随机场（CRF）的命名实体识别（NER）系统。命名实体识别是自然语言处理（NLP）领域的一个关键任务，它...
TensorFlow2.0实战笔记之（6）：Char RNN 文本生成
polyhedronx的博客
12-17 2008
1. 简介 Char RNN是一种字符级的循环神经网络，其本质是序列数据的推测，即通过已知的字符，预测下一个字符出现的概率并选取概率最大者为下一个字符。比如，已知hello的前四个字母hell，那我们就可以据此预测下一个字符很可能是o。因为是char级别的，并没有单词或句子层次上的特征提取，相对而言比较简单。 根据Char RNN的特点，它可以用来写诗，写歌，生成文章，生成代码等。 2. 原理 2.1 RNN的原理 RNN（Recurrent Neural Networks），即循环神经网络。在实
Tensorflow2.0课程代码库.zip
03-10
在压缩包中的“tensorflow2.0_course”文件夹里，你可能会找到以下类型的文件： 1. **Notebooks**：Jupyter Notebook 文件，通常包含教程、代码示例和解释。你可以通过运行这些笔记本来学习 TensorFlow 2.0 的基本...
tensorflow在文本处理中的使用——Word2Vec预测
weixin_30381317的博客
05-14 241
代码来源于：tensorflow机器学习实战指南（曾益强 译，2017年9月）——第七章：自然语言处理 代码地址：https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 数据：http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/rt-polaritydata.tar.gz 问题：加载和使用预...
NLP之TextRNN(预测下一个单词)
CJK's Blog
09-08 1673
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。
TextRNN预测下一个句子
qq_39215918的博客
03-02 955
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
tensorflow2.0 预测新文本(一）
smallworldxyl的博客
09-25 752
先记录一个报错 1.导入库 import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense, Bidirectional from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer from tensorflow.ker
利用RNN（lstm）生成文本【转】
10-14 659
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...
pytorch基于RNN实现文本情感分析并用C++加载模型预测
踏莎行的博客
07-08 2594
文本情感分析是机器学习自然语言处理NLP中常见的应用场景，给定一段文本，识别其中的情绪或态度，对其进行分类并标签化。这个手段可以应用于书籍电影评价、用户对产品满意度调查、人机对话感情色彩提取和金融研报分析。 本文以美国IMDB电影网站的评论数据为例，用pytorch构建和训练基于循环神经网络LSTM的模型，然后用C++ libtorch加载模型对于给定的电影评论文本进行预测，判断改评论是正面的还是负面的，代码和数据实例参考了动手学机器学习pytorch版 环境 开发工具 windows7/ubunt
Pytorch封装简单RNN模型，进行中文训练及文本预测
最新发布
斯文~
08-26 703
使用pytorch封装简单RNN模型，使用单层nn.RNNnn.Linear等实现，然后做简单的文本预测。
基于TensorFlow 2.0的文本识别CRNN模型实现
它利用了tf2-crnn框架的高级抽象，使得研究者和开发者能够更加容易地利用TensorFlow 2.0的强大功能来处理文本识别任务。这个项目通常会包含数据预处理、模型构建、训练、评估和预测等核心步骤。 ### 知识点四：环境...
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