Python 人工智能实战：智能音乐生成

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

在这篇文章中，我们将实现一个基于LSTM网络的歌词生成器。文章将从以下几个方面进行介绍：

1. 背景：基于深度学习的歌词生成器的应用及其存在的问题。
2. 概念与联系：相关术语、模型结构、训练策略、生成策略等。
3. LSTM网络结构与代码实现：本文将采用tensorflow-keras库来实现LSTM网络。
4. 生成歌词：根据训练好的LSTM模型，随机生成歌词。
5. 测试效果：通过不同的数据集测试LSTM模型的性能。
6. 展望：本文所实现的歌词生成器是否能够真正解决歌词生成的问题？

2.核心概念与联系

2.1 LSTM网络

Long Short-Term Memory（LSTM）网络是一种类型为RNN的网络，它可以学习长期依赖信息并对时序数据建模。LSTM由输入门、遗忘门和输出门三个门构成。

2.1.1 输入门

当LSTM接收到新的输入时，输入门决定哪些细胞要保留（记住）当前输入值；哪些细胞要丢弃当前输入值。输入门由Sigmoid函数激活函数和点积运算得到。设输入向量$x_t \in R^d$，隐藏状态向量$h_{t-1} \in R^D$，输入门权重矩阵$\mathbf{W}_i \in R^{D \times d}$，偏置项$\mathbf{b}_i\in R^D$，则： $$i_t = \sigma(\mathbf{W}_i x_t + \mathbf{b}_i)$$ 其中