31、利用循环神经网络和Transformer模型进行序列预测与语言理解

利用循环神经网络和Transformer模型进行序列预测与语言理解

1. 构建和训练RNN文本生成器

在自然语言处理（NLP）领域，使用循环神经网络（RNN）进行文本生成是一项有趣且有挑战性的任务。下面将详细介绍如何构建和训练一个基于RNN的文本生成器。

1.1 编译网络

首先，我们需要编译网络。对于优化器，选择学习率为0.001的RMSprop：

optimizer = optimizers.RMSprop(lr=0.001)
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer=optimizer)

这里的损失函数是多类交叉熵。

1.2 模型总结

接下来，我们总结一下刚刚构建的模型：

print(model.summary())

模型结构如下：
| Layer (type) | Output Shape | Param # |
| — | — | — |
| lstm (LSTM) | (None, None, 700) | 2122400 |
| lstm_1 (LSTM) | (None, None, 700) | 3922800 |
| time_distributed (TimeDistri) | (None, None, 57) | 39957 |
|