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LSTM-Text-Generation: 基于Word2Vec和RNN-LSTM的文本生成

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简介：
本项目利用Word2Vec进行词嵌入训练，并结合循环神经网络(RNN)与长短时记忆网络(LSTM)，实现高效、流畅的文本自动生成，适用于多种语言模型任务。 LSTM文本生成（Word2Vec + RNN/LSTM）目录： - 输入文件数据 - char_LSTM.py：以字母为维度，预测下一个字母是什么。 - word_LSTM.py：以单词为维度，预测下一个单词是什么。 在char_LSTM.py中，我们使用RNN进行文本生成，并采用温斯顿·丘吉尔的传记作为学习语料。英文小说可以从古登堡计划网站下载txt平文件格式。 word_LSTM.py与上述模型类似，但使用Word2Vec对语料构建词向量并预测下一个单词。这里我们用Keras简单搭建深度学习模型进行训练。

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  • LSTM-Text-Generation: 基于Word2Vec和RNN-LSTM的文本生成
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    本项目利用Word2Vec进行词嵌入训练，并结合循环神经网络(RNN)与长短时记忆网络(LSTM)，实现高效、流畅的文本自动生成，适用于多种语言模型任务。 LSTM文本生成（Word2Vec + RNN/LSTM）目录： - 输入文件数据 - char_LSTM.py：以字母为维度，预测下一个字母是什么。 - word_LSTM.py：以单词为维度，预测下一个单词是什么。 在char_LSTM.py中，我们使用RNN进行文本生成，并采用温斯顿·丘吉尔的传记作为学习语料。英文小说可以从古登堡计划网站下载txt平文件格式。 word_LSTM.py与上述模型类似，但使用Word2Vec对语料构建词向量并预测下一个单词。这里我们用Keras简单搭建深度学习模型进行训练。
     
  • 基于RNN和LSTM网络的唐诗生成方法.tar.gz
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    本研究提出了一种结合循环神经网络（RNN）与长短期记忆模型（LSTM）的方法，旨在高效准确地生成具有古典韵味的唐诗，为自然语言处理中的文本创作任务提供了新的思路。 使用LSTM编写唐诗，并采用TensorFlow框架实现。代码可以正常运行并包含所需数据集。
     
  • 基于TensorFlow的RNN-LSTM自动生成MID编曲方案(zip文件)
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    本项目采用TensorFlow框架下的长短期记忆网络（LSTM）模型，旨在自动为音乐生成高质量的MIDI编曲。项目压缩包内含完整代码及实验数据集。 人工智能领域中的深度学习是当前研究的热点之一，TensorFlow是一个广泛使用的机器学习库，它为构建复杂的神经网络提供了强大的支持。
     
  • 基于LSTM技术的文本生成代码.py
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    本Python脚本利用长短期记忆网络（LSTM）技术进行文本自动生成。通过训练大量文本数据，模型能够学习语言结构和语义信息，进而创作连贯且富有创意的新内容。 基于LSTM的文本生成源码可以实现根据给定的输入自动生成类似的人类语言输出。这种技术广泛应用于自然语言处理领域，能够帮助研究人员或开发者构建具有上下文理解能力的语言模型。 该代码主要使用了长短时记忆网络（LSTM），这是一种特殊的循环神经网络架构，特别适合于序列数据的学习和预测任务。通过训练大量的文本语料库，LSTM可以学习到词汇之间的关联性以及句子的结构特征，并据此生成连贯且语法正确的文本片段或整段文字。 为了构建这样一个系统，通常需要准备一个大规模的语言数据库作为初始训练材料；接着定义网络架构并调整超参数以优化模型性能。最后一步是对生成器进行测试与评估，确保其能够按照期望的方式工作并在实际应用场景中发挥作用。
     
  • RNN-LSTM-GRU_TensorFlow_Hybrid_Model_Residual_GRU_ResNet_Toderic...
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    本项目探讨了RNN、LSTM与GRU在TensorFlow中的混合模型应用，并创新性地引入残差GRU及ResNet架构，显著提升序列预测性能。参考Toderic等人的研究进行改进和扩展。 递归神经网络的全分辨率图像压缩神经网络使用了RNN、LSTM/GRU以及Tensorflow混合模型，并结合残差GRU和ResNet架构来实现高图像压缩率，如Toderici2017-CVPR论文所述。该模型用于利用已训练好的残差GRU模型进行有损图像压缩及解压操作。 为了获取更多关于此体系结构及其压缩结果的详细信息，请参考相关文献。本代码允许您使用经过预训练的模型执行有损压缩，但目前不包含熵编码部分。 软件要求：运行该编码器和解码器仅需安装Tensorflow即可；若要在MS-SSIM下生成感知相似性，则还需额外准备相应工具或环境。 在进行图像压缩时，请注意残留GRU网络是完全卷积的，并且需要输入图片的高度与宽度均以32像素为倍数。此文件夹内提供了一个名为example.png的例子，可供参考使用。
     
  • RNN和LSTM的源代码
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    这段内容提供了关于递归神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）的具体实现源代码。通过这些资源，读者可以深入了解和掌握这两类重要的深度学习模型架构。 消费者请注意：本资源提供了使用RNN（循环神经网络）和LSTM（长短记忆网络）编写的MATLAB案例，其中包含可以直接运行的RNN.m和LSTM.m文件程序以及所需的功能函数。如果无法直接运行，请留言反馈。
     
  • RNN和LSTM详解PPT
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    本PPT详细解析了循环神经网络(RNN)及其变种长短期记忆网络(LSTM)，涵盖了二者的基本原理、架构特点及应用场景，适合初学者入门与进阶学习。 本PPT详细介绍了LSTM和RNN的结构及公式推导，并对二者进行了比较。
     
  • RNN、LSTM和GRU详解
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    本文深入浅出地解析了循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）以及门控递归单元（GRU）的工作原理与应用，帮助读者掌握这些模型的核心概念。 本段落介绍了三种循环神经网络的介绍与比较，帮助读者更好地理解循环神经网络。
     
  • 基于LSTM的藏头诗生成
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    本项目提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的藏头诗自动生成方法。通过深度学习技术，模型能够理解并创作符合汉语诗歌韵律和意境的藏头作品，为自然语言处理领域增添新的应用实例。 我是在网上教程视频中学到了如何生成唐诗，并按照视频中的案例手动编写了代码。如果仅仅是复制粘贴别人给出的内容进行操作，实际上学到的东西是有限的。因此，我想尝试自己制作藏头诗的功能会是怎样实现的。虽然网上的资源提供了类似功能的源码，但我发现这些源码并不完全符合我的需求，所以我基于之前编写的代码进行了修改和完善。
     
  • 基于RNN的文本生成实现
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    本项目探索了利用循环神经网络（RNN）进行文本自动生成的技术与方法，展示了如何通过训练模型来预测和创建连贯的文本内容。 我用RNN实现了一个语言模型，该模型能够自主生成歌词。训练数据是周杰伦的一些歌词文本（由于是从网上下载的，前期预处理得不够好）。理论上也可以使用诗歌等其他类型的文本进行训练来生成诗歌。