用Keras实现RNN LSTM的模型自动编写古诗.zip
目前RNN循环神经网络可以说是最强大的神经网络模型之一了可以处理大量的序列数据目前已经广泛用于语音识别文本分类自然语言处理中了.现在有很多deep learning的框架能很方便的实现RNN的模型.因为作者比较倾向于Keras所以本文的代码都是以Keras框架编写的.当然网上也有很多其他框架实现的例子本文中也借鉴了前人的一些代码.只是在学习的过程中遇到了一些其他文章中没有讲清楚的问题在这里记录下来.
文件列表
用Keras实现RNN+LSTM的模型自动编写古诗.zip
(预估有个8文件)
poetry_generator_keras
__init__.py
70B
poetry.txt
8.76MB
LICENSE
1KB
poetry_model.py
6KB
.gitignore
1KB
README.md
9KB
data_utils.py
1KB
config.py
268B
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