# PyTorch Char-RNN: 用于生成文本的循环神经网络
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种在自然语言处理和序列数据生成等任务中非常常用的模型。通过保持和更新一个内部状态，RNN可以处理变长的输入序列，并在每个时间步上生成一个输出。在本文中，我们将使用PyTorch来实现一个Char-RNN，即使用循环神经网络来生成文本。
## 1. 什么
原创
2023-08-13 08:11:08
98阅读
昨天学习了简单的文本处理，之后在课后的练习中实现了包括了对tf-idf的处理和基于朴素贝叶斯简单的文本分类基于tf-idf的数据集在出现多个关键词的时候一般能够相对准确对文本进行分类，但是对于相对具有深层含义的内容，例如情感的积极，情感的消息这方面的分类来说，就显得有些乏力的。根据昨天构建的文本分类模型，在训练完消极和积极的评论各1w个之后，对于在淘宝某个商品新获取的评论随机取几个好评和差评进行分
字符串函数对二进制数据、字符串和表达式执行不同的运算。此类函数作用于CHAR、VARCHAR、 BINARY、 和VARBINARY 数据类型以及可以隐式转换为CHAR 或VARCHAR的数据类型。可以在SELECT 语句的SELECT 和WHERE 子句以及表达式中使用字符串函数。常用的字符串函数有：1、字符转换函数有以下几种字符转换函数：·ASCII（）ASCII（） 函数返回字符表达式最左端
在使用 GitHub Copilot 的过程中，许多用户可能会遇到“github copilot char请先登录”的提示。这一问题通常出现在用户尝试使用图形界面进行代码补全时，而未能正常登录 GitHub 账号。本文将详细探讨该问题的根本原因以及解决方案，帮助开发者更好地使用 GitHub Copilot。
## 背景定位
随着软件开发的智能化进程，GitHub Copilot 作为一种 A
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
76阅读
PyTorch深度学习实践-RNN基础篇RNNSRNN适用于处理诸如天气、股票和自然语言等带有序列性质的数据结构；①RNN CellRNN Cell就相当于是一个线性层，对输入的数据xt进行空间变换，生成输出数据ht。 p.s. RNN Cell也是基于权值共享的原则来进行的，也就是在同一层变换中所有的RNN Cell使用的是同一个线性变换。②RNN 计算逻辑序列中每一个点的数据传入RNN Cel
转载
2024-02-02 16:31:42
76阅读
...
转载
2021-10-26 15:10:26
115阅读
...
转载
2022-04-26 13:02:18
148阅读
本文测试环境 :X86- bit 架构的服务器CentOS x 5.xgcc version 4.1.2 20080704指针和数组是C的比较难搞懂的知识点, 需要结合内存来学习, 非常感谢各位兄弟
转载
2013-05-31 16:55:00
261阅读
2评论
指针和数组是C的比较难搞懂的知识点, 需要结合内存来学习, 非常感谢各位兄弟为我指点迷津.下面总结一下 : 首先说明一下C程序在运行时, 不同的内容或变量分别存储在什么地方?分了几块区域分别是, code, constants, global, heap, stack; （内存地址从低到高）其中constants存储常量(常量值不允许修改), global存储在所有
转载
2021-12-08 11:12:30
830阅读
C语言中，由于指针的灵活性，所以在代替数组使用，或者混合使用时，往往会引起许多人的迷惑，所以写了这篇博客用来详细区分这几种用法的区别。 首先，在C语言中，没有真正的字符串类型，可以通过字符数组来表示字符串，因为在数组中，他的地址是连续的，C语言中规定数组名代表数组所在内存地址的首地址，比如str[10],那么str== &str[0]...
转载
2022-11-02 23:24:39
1659阅读
转载地址：http://blog.csdn.net/daiyutage/article/details/8604720 C语言中由于指针的灵活性，导致指针能代替数组使用，或者混合使用，这些导致了许多指针和数组的迷惑，因此，刻意再次深入探究了指针和数组这玩意儿，其他类型的数组比较简单，容易混淆的是字符数组和字符指针这两个。。。下面就开始剖析一下这两位的恩怨情仇。。。 １ 数组
转载
精选
2015-03-20 16:14:28
966阅读
读 Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation论文的主要贡献提出了一个新的神经网络模型叫做 RNN编码-解码器 ，该模型包含两个RNN，分别位于编码器和解码器中，编码器中的RNN负责将变长的输入序列映射到一个固定长度的向量中，解码器中的RNN则负责将向量映
转载
2024-02-20 21:12:12
93阅读
递归神经网络是一种主流的深度学习模型，它可以用神经网络模型来处理序列化的数据，比如文本、音频和视频数据。它能把一个序列浓缩为抽象的理解，以此来表示这个序列，乃至新产生一个序列。 基本的RNN网络设计对长序列串往往束手无策，但是它的特殊变种 —— “长短期记忆模型（LSTM）” —— 则能处理这些数据。这类模型被认为非常强大，在许多类别的任务上取得了显著的成绩，包括机器翻译、语音识别、和看图写话
本文会先介绍动态系统的概念，然后介绍两种简单的反馈神经网络，然后再介绍两种门控神经网络(LSTM, GRU)，最后是关于反馈神经网络的应用(本次以语音识别为例)。RNN: Recurrent neural network，一般叫它“反馈神经网络”或者“循环神经网络”。一、动态系统日常生活中，动态系统随处可见，蝴蝶扇动翅膀，它的翅膀是随着时间变化的，人走路、内燃机工作、股票等等，都是随着时间变化的。
void() { char * c char c2[100]; strcpy(c2, c); }
转载
2012-08-15 12:00:00
112阅读
2评论
void(){char * cchar c2[100];strcpy(c2, c);}
转载
2012-08-15 12:00:00
161阅读
2评论
// testIt.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。//#include "stdafx.h"#include <iostream>using namespace std;int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){ char sz[3][32]={"hello","world","good"}; //char* ss=sz[0]; --prin...
转载
2010-01-17 20:36:00
141阅读
2评论
【C/C++】char * ,char ** ,char a[ ] ,char *a[]2018-10-19 23:36:17 陈大佬的超级无敌跟班 阅读数 2591 收藏 更多分类专栏： c++知识版权声明：...
转载
2019-12-02 22:21:00
1151阅读
2评论
一、RNN（循环神经网络） RNN结构
和传统前馈神经网络的不同（思想）：模拟了人阅读文章的顺序，从前到后阅读每一个单词并将信息编码到状态变量中，从而拥有记忆能力，更好的理解之后的文本。即具备对序列顺序刻画的能力，能得到更准确的结果。模型：按时间展开可以看作是一个长度为T(句子长度)的前馈神经网络h,y 的激活函数可以是tanh或者relu： 假设Relu一直处于
转载
2024-04-05 10:12:50
90阅读
