PaddlePaddle：RNN和文本生成 - 实例和Demo

最新推荐文章于 2024-03-25 17:52:20 发布
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分类专栏： AI AI 文章标签： PaddlePaddle
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u011374582/article/details/84231931
本文详细介绍了一套完整的人工智能算法训练与预测流程，包括训练文本检查、网络配置、模型参数设定、训练过程监控、预测词输出、词搜索及结果验证等关键步骤。通过具体操作指导，帮助读者理解并掌握AI算法从训练到应用的全过程。

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

  1. 查看训练文本
head train_data_example.txt
  1. 查看网络配置
cd..
vim congig.py
  1. 模型参数
vim network_conf.py

训练：返回误差
预测：返回词

  1. 训练入口
vim train.py
  1. 运行入口
python train.py
  1. 词搜索
vim generate.py
  1. 运行
Python generate.py
  1. 看一下结果
cd data/
vim gen_result.txt
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字符级循环神经网络（Char RNN）是一种基于RNN的模型，它在文本生成任务中以字符为单位进行训练和生成。与基于词汇的模型相比，Char RNN能更好地处理复杂的语言结构，且不需要繁琐的分词预处理过程。 在Char RNN中...
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