用LSTM实现文本生成和生成对抗网络(GAN)

作者：禅与计算机程序设计艺术

近年来，深度学习在各种各样的领域都取得了巨大的成功。自从计算机在图像处理、自然语言处理、生物信息等领域获得突破性进展之后，深度学习也逐渐应用于其他领域，例如，在音频、视频、推荐系统、金融领域，也取得了惊人的成果。其中，生成模型（Generative model）最具代表性，通过学习数据分布或特征，可以创造新的数据实例。其中的长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是最流行的一种生成模型。本文将探讨LSTM在生成文本的任务上的应用。

生成模型简介

生成模型是利用数据分布或特征去建模数据的生成过程。它可以分为判别模型（discriminative models）和生成模型（generative models）。判别模型通过分析数据分布或特征区分输入数据是“真实”还是“伪造”，而生成模型则尝试通过学习数据生成的方式，创造新的数据实例。 生成模型主要包括以下几类：

概率论模型

概率论模型试图用分布函数描述数据产生的过程，并通过最大似然估计求得参数。常用的概率论模型包括隐马尔科夫链模型（HMM），条件随机场（CRF），贝叶斯网络（BN），神经概率生成模型（NPGM）。这些模型虽然很容易理解，但建模复杂高维数据时计算量非常大，且难以捕获全局规律。

深度学习模型

深度学习模型是基于神经网络的生成模型。它可以自动学习数据的特征和结构，并通过训练过程找到合适的生成分布。常用的深度学习生成模型包括变分自动编码器（VAE），变分生成网络（VGAN），判别式深度学习（DDQN）。这些模型采用多层感知机（MLP）或卷积神经网络（CNN）作为