使用PyTorch进行Embedding和LSTM的自动写诗实验.zip

简介：
本项目利用Python的PyTorch框架开展基于Embedding与LSTM模型的自动诗歌生成实验，探索深度学习技术在自然语言处理中的创新应用。 LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络架构，用于处理具有长期依赖关系的序列数据。传统的RNN在面对较长的数据序列时可能会遇到梯度消失或爆炸的问题，从而难以有效捕捉长时间内的信息关联性。LSTM通过引入门控机制和记忆单元来解决这些问题。 以下是LSTM的基本结构及其主要组件： - 记忆单元：作为存储长期信息的核心部分，它像一条传送带一样贯穿整个序列，并且能够保持信息的稳定不变。 - 输入门：决定哪些新的输入数据将被加入到记忆单元中。这一决策基于当前时刻的数据和上一时间点的状态共同做出。 - 遗忘门：用于确定从记忆单元中清除什么旧的信息，同样依据当前时刻的输入与前一个状态进行判断。 - 输出门：负责控制哪些信息会传递给下一个隐藏层的状态输出。 LSTM的工作流程可以概括为： 1. 使用遗忘门来决定哪部分历史数据需要被丢弃； 2. 利用输入门确定新的时间步长中应加入的记忆内容； 3. 更新记忆单元的内容； 4. 通过输出门将更新后的信息传递到下一个隐藏状态。 由于LSTM具备处理长期依赖关系的能力，它在多个序列建模任务上表现优异，例如语音识别、文本生成、机器翻译和时序预测等领域。