参考文章:知乎 - tf.nn.dynamic_rnn 详解 简单提一下,用TensorFlow实现RNN系列结构,基本就是定义一个cell,然后调用一个RNN函数,就获得输出了。而且,cell定义成什么类型基本就是什么类型的RNN了。 一、TensorFlow关于RNN函数的定义tf.nn.dynamic_rnn( cell,
转载 2024-03-23 13:27:38
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从本专栏开始,正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了如何评价神经网络,绘制训练过程中的loss曲线,并结合图像分类案例讲解精确率、召回率和F值的计算过程。本篇文章将分享循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测,通过sin曲线拟合实现如下图所示效果。本文代码量比较长,但大家还是可以学习下的。基础性文章,希望对您有所帮助!文章目录:一.RNN和LSTM
解读tensorflow之rnn:该开始接触RNN我们都会看到这样的张图:  如上图可以看到每t-1时的forward的结果和t时的输入共同作为这一次forward的输入所以RNN存在一定的弊端,就是如果输入足够的长,因为每一次forward都会带有之前数据的信息,就会使效果变差:“张三走了!天气也不错,我要去打篮球。”这句话的重点肯定在于天气不错所以我去打球,而不是因为张三走
转载 2024-04-01 12:53:54
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RNN( Recurrent Neural Networks循环神经网络)循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据,在全连接神经网络或卷积神经网络中,网络结果都是从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接或部分连接的,但每层之间的结点是无连接的。考虑这样一个问题,如果要预测句子的下一个单词是什么,一般需要用到当前单词以及前面的单词,因为句子中前后单词并不是独立的,比如,当前单词是“很”,前一
# 使用 PyTorch 实现 RNN 文本生成:AI 小说写作入门指南 本文将指导您使用 PyTorch 实现基于 RNN(循环神经网络)的文本生成模型,帮助您生成小说或其他形式的文本。无论您是初学者还是希望深入了解 RNN 的开发者,您都能从中获益。我们将分步骤进行,每一步都附上详细的代码和解释。 ## 1. 项目流程概览 在开始之前,让我们看看整个项目的步骤: | 步骤 | 描述 |
原创 8月前
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1 简介Char-RNN,字符级循环神经网络,出自于Andrej Karpathy写的The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks。众所周知,RNN非常擅长处理序列问题。序列数据前后有很强的关联性,而RNN通过每个单元权重与偏置的共享以及循环计算(前面处理过的信息会被利用处理后续...
原创 2023-05-17 18:24:37
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一、HTML与文件下载如果希望在前端侧直接触发某些资源的下载,最方便快捷的方法就是使用HTML5原生的download属性,例如:<a href="large.jpg" download>下载</a>复制代码具体介绍可参考我之前的文章:“了解HTML/HTML5中的download属性”。但显然,如果纯粹利用HTML属性来实现文件的下载(而不是浏览器打开或浏览),对于动态内
转载 2024-06-18 07:51:58
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系列文章链接:AI艺术的背后:详解文本生成图像模型【基于 VQ-VAE】AI艺术的背后:详解文本生成图像模型【基于GAN】AI艺术的背后:详解文本生成图像模型【基于Diffusion Model】导言AI 艺术生成已经开始走进大众的视野中。在过去一年里,出现了大量的文本生成图像模型,尤其是随着 Stable Diffusion 以及 Midjourney 的出现,带起了一股 AI 艺术创作热潮,甚
去年4月,OpenAI发布的DALL-E 2用更高的分辨率、更真实的图像生成以及更准确地理解自然描述,横扫整个AIGC领域。不过图像生成真正进入全民化还要数Stable Diffusion的开源,仅在消费级的GPU上即可运行,用户可以在自己的数据集上进行微调,也不用忍受各大绘画网站为了「安全」设立的各种过滤词表,真正实现了「绘画自由」。而在视频生成领域,目前各家大厂还是只敢拿demo出来演示,普通
文本自动生成研究进展与趋势CCF 中文信息技术专业委员会万小军 冯岩松 孙薇薇北京大学计算机科学技术研究所,北京摘要我们期待未来有一天计算机能够像人类一样会写作,能够撰写出高质量的自然语言文本文本自动生成就是实现这一目的的关键技术。按照不同的输入划分,文本自动生成可包括文本文本生成、意义到文本生成、数据到文本生成以及图像到文本生成等。上述每项技术均极具挑战性,在自然语言处理与人工智能领
提示:文本生成是nlp的重要领域,而可控文本生成的出现对于NLP研究具有重大意义。边学边总结不断更新,先把大框架搞好。 文章目录前言一、可控文本生成任务通过关键字生成可控文本通过知识图谱生成可控文本通过键值对生成可控文本通过标题生成可控文本基于文本增强的文本生成二、文本生成模型与挑战1.模型预训练模型(Pretrained Models)2.挑战三、文本生成的小子类 评论生成四、可控文本生成实现的
在我们不方便阅读,但又需要了解一些文章信息的时候,各位小伙伴们会怎么做呢?是等方便的时候再进行阅读吗?还是说让他人帮忙转述呢?其实我们可以让文字自己说话,只需要一些软件配合即可。那你们知道如何让文字变成语音吗?今天我就来给大家分享几种让文字变成语音的方法,有需要的小伙伴快往下看吧。方法一:使用文字转语音软件来把文字变成语音迅捷文字转语音是我经常使用的文字转语音软件,我们可以自行挑选软件自带的语音类
本期导读:本文是对受控文本生成任务的一个简单的介绍。首先,本文介绍了受控文本生成模型的一般架构,点明了受控文本生成模型的特点。然后,本文介绍了受控文本生成技术在故事生成任务和常识生成任务上的具体应用,指出了受控文本生成技术在具体应用场景下的改进方向。•••0. 什么是受控文本生成文本生成任务是自然语言处理领域十分重要的一类任务。文本摘要、语法纠错、人机对话等很多自然语言处理任务都可以被视为文本生成
Jet 安装过程    1. 下载 emf插件    2. 下载 jet插件    3. 查看 help content中是否有帮助,如果有多半安装成功了    4. 点击 new—》project—》选择 transformation project(将 显示所有的wizard 启动,否则看不到,太坑爹了)
转载 2024-04-23 10:43:32
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一、1.调入jieba库(“结巴”):jieba(结巴)是一款基于 Python 的中文分词库,可以将中文文本分割成一个个独立的词语。中文文本的分词是自然语言处理中的一个重要任务。相比于英文等语言,中文的词汇是由汉字构成的,汉字之间没有空格或其他明显的分隔符,因此需要特殊的分词技术来进行分割。jieba 库提供了多种分词模式,包括精确模式、全模式、搜索引擎模式等,可以满足不同应用场景的需求。除了分
摘要: 想要在没有任何问题的情况下生成文本,而无需自己构建和调整神经网络吗?赶紧来看看textgenrnn项目吧,它只需几行代码就能轻松地在任何文本数据集上训练任意大小和复杂度文本生成神经网络。 备注:源代码支持英文语料,我进行了修改支持中文语料https://github.com/jinjiajia/textgenrnn-chinese正文: textgenrnn就是采用RNN的方式来实现文本生
在现代科技的帮助下,我们可以通过 AI 绘画技术将文字描述转化为图像。这种技术可以被广泛应用在各种场景中。例如可以被用来创造出独特的广告和营销素材,当一个公司或品牌需要呈现一个新的产品或服务时,他们可以提供一段文字描述,并让 AI 绘画技术将其转化成一个引人注目的图片或视频。那么有没有文字生成图片的软件呢?接下来我会分享几个AI绘画软件,让你的创意更加丰富多彩。软件一:一键AI绘画一键AI绘画是一
文本生成 [1]文本生成任务根据输入数据的区别,可以将文本生成任务分为以下三类:文本文本生成、数据到文本生成、图像到文本生成。典型任务有:机器翻译归纳总结(摘要)对话创意写作:讲故事,诗歌的生成自由形式的问题回答(即答案是生成的,不是从文本或知识库中提取的)。图片说明评价指标基于词重叠率的方法机器翻译 & 摘要常用指标基于词重叠率的方法是指基于词汇的级别计算模型的生成文本和人工的参
莎士比亚风格的文本生成任务学习目标了解文本生成任务和相关数据集.掌握使用GRU模型实现文本生成任务的过程.任务说明这是一项使用GRU模型的文本生成任务,文本生成任务是NLP领域最具有挑战性的任务之一,我们将以一段文本或字符为输入,使用模型预测之后可能出现的文本内容,我们希望这些文本内容符合语法并能保持语义连贯性。但是到目前为止,这是一项艰巨的任务,因此从实用角度出发,更多的尝试在与艺术类文本相关的
有时候,需要把一些拥有固定格式的文本文件导入电子表格。微软的Excel 电子表格程序有一个文本文件转换向导,将这种格式转换变得非常快捷方便。本文图文讲解把固定格式的文本文档转换为Excel电子表格的方法。比如,有一个文本文件,它的名字是“通讯录.txt”,它里面有标题行和内容行,每一行都由一个“竖线”字符(也就是英文字符“|”)分隔。整个文件的内容如图所示。1、打开Excel,按Ctrl + o
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