## 文本生成模型实现流程 在这篇文章中,我们将学习如何使用Python实现一个基本文本生成模型。我们将逐步了解整个过程,并最终实现一个简单文本生成工具。以下是完成该项目的流程: ```markdown | 阶段 | 步骤 | 说明 | |--------------
原创 7月前
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系列文章链接:AI艺术背后:详解文本生成图像模型【基于 VQ-VAE】AI艺术背后:详解文本生成图像模型【基于GAN】AI艺术背后: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视野中。在过去一年里,出现了大量文本生成图像模型,尤其是随着 Stable Diffusion 以及 Midjourney 出现,带起了一股 AI 艺术创作热潮,甚
# Python中实现文本生成模型指南 作为一名刚入行开发者,文本生成模型可能会显得有些复杂。然而,若将其分解成几个清晰步骤,整个过程便会变得简单易懂。本文将为你提供实现文本生成模型指导,包括每一步需要代码和详尽注释。 ## 整体流程概述 文本生成模型主要包括以下几个步骤: | 步骤 | 描述 | |------|----
原创 8月前
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1. 模型原理Transformer是一种基于全连接神经网络编码器-解码器(encoder-decoder)架构实现,它由输入模块、编码器模块、解码器模型和输出模型四部分组成。其结构如下图所示: 图1 Transformer模型 关于Transformer基础知识介绍,网上已有许多公开资料。读者可自行查阅学习。本文默认大家已具备Transformer相关基础知识,文本将讨论其中值得注意
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,能够撰写出高质量自然语言文本文本自动生成就是实现这一目的关键技术。按照不同输入划分,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
摘要: 想要在没有任何问题情况下生成文本,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方式来实现文本生
本文中将介绍一个流行机器学习项目——文本生成器,你将了解如何构建文本生成器,并了解如何实现马尔可夫链以实现更快预测模型文本生成器简介文本生成在各个行业都很受欢迎,特别是在移动、应用和数据科学领域。甚至新闻界也使用文本生成来辅助写作过程。在日常生活中都会接触到一些文本生成技术,文本补全、搜索建议,Smart Compose,聊天机器人都是应用例子,本文将使用马尔可夫链构建一个文本生成器。这将
【导读】本文全面系统性梳理介绍了强化学习用于发掘GAN在NLP领域潜力,请大家阅读。1. 基础:文本生成模型标准框架文本生成(Text Generation)通过 机器学习 + 自然语言处理 技术尝试使AI具有人类水平语言表达能力,从一定程度上能够反应现今自然语言处理发展水平。下面用极简描述介绍一下文本生成技术大体框架,具体可以参阅各种网络文献(比如:CSDN经典B
文本到图像 AI 模型仅根据简单文字输入就可以生成图像。用户可以输入他们喜欢任何文字提示——比如,“一只可爱柯基犬住在一个用寿司做房子里”——然后,人工智能就像施了魔法一样,会产生相应图像。文本生成图像(text-to-image)可以根据给定文本生成符合描述真实图像,其是多模态机器学习任务之一,具有巨大应用潜力,如视觉推理、图像编辑、视频游戏、动画制作和计算机辅助设计。本篇将简
    本文章对文本生成领域一些常见模型进行了梳理和介绍。Seq2Seq 是一个经典文本生成框架,其中Encoder-Decoder思想贯彻文本生成领域整个过程。Pointer-Generator Networks是一个生成文本摘要模型,其采用两种经典方法对于其他文本生成领域也有很重要借鉴价值。SeqGAN模型将强化学习和GAN网络引入到文本生成过程
一、1.调入jieba库(“结巴”):jieba(结巴)是一款基于 Python 中文分词库,可以将中文文本分割成一个个独立词语。中文文本分词是自然语言处理中一个重要任务。相比于英文等语言,中文词汇是由汉字构成,汉字之间没有空格或其他明显分隔符,因此需要特殊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需求。除了分
将人工智能 (AI) 融入软件测试将彻底改变游戏规则,可以显著提高效率和有效性。本文利用 OpenAI 文本生成模型(text generation model),特别是 GPT-3.5-turbo 和 GPT-4-turbo-preview,在 Google Colab 中构建文本生成模型,重点关注测试自动化用例。示例1:自动生成测试用例我们用例围绕软件应用程序测试用例自动生成展开。通过采
目录 广义文本生成,其他数据源转换成文本 机器翻译历程 机器翻译历程 规则、统计、神经网络 RNN结构 transformer结构 encoder编码 self-attention 多层迭代 并行计算,距离更短 优势,flops,每秒浮点数运算次数 困惑度,LSTM并不是参数量越大效果越好 参数量越来越大性能瓶颈 API》算子》cuda kernel 原因 优化方向 形象比喻算子融合
流程图/思维导图让工作变得高效。但是,绘制流程图/思维导图方式能不能更高效一些呢?比如,随手敲字,就自动生成简洁明了可伸缩矢量图。现在,一款名叫flowchart.fun网页工具,就实现了这样功能。像这样敲下一行文字,就能自动生成一个框图,输入文字即为图上显示文字。而想要绘制下一级框图,另起一行,用缩进就能控制:这样一个小工具,已经在GitHub上获得了300+标星。并且,它能实现
AI写诗?? AI创作小说?? 近年来人们时常听到这类新闻,听上去很不可思议,那么今天我们来一探究竟,这种功能是如何通过深度学习来实现。通常文本生成基本策略是借助语言模型,这是一种基于概率模型,可根据输入数据预测下一个最有可能出现词,而文本作为一种序列数据 (sequence data),词与词之间存在上下文关系,所以使用循环神经网络 (RNN) 基本上是标配,这样模型被称为神经语言模
在笑话语料库上训练角色级语言模型。 我决定尝试解决此问题方法,我在OpenAI“ 请求研究”博客中找到了该方法。 您可以在这里查看代码。 这是用Pytorch编写,并且受到Fast.ai关于从头实现RNN精彩课程启发。 我开始使用OpenAI提供数据集进行 数据准备 。 数据被转换为小写字母,并且在初次运行时,我选择了评分最高笑话,其单词长度小于200。这是遇到所有令牌示例
目录1. 引言2. 技术原理及概念3. 实现步骤与流程4. 示例与应用5. 优化与改进6. 结论与展望文本生成技术综述:基于语言模型文本生成技术随着人工智能和自然语言处理技术快速发展,文本生成技术越来越受到关注。文本生成技术可以用于多种应用场景,如智能客服、自动摘要、机器翻译等。本文将综述基于语言模型文本生成技术,并深入探讨其实现原理、概念、实现步骤和示例应用等方面。1. 引言文本生成技术是
先抛出我结论:SeqGAN 这一框架下 GAN-based 文本生成模型,work 很大程度上是 training trick 堆砌,并不适合工程应用,但依旧值得探索,或者蹭热点发 Paper。这段时间做用 GAN 做文本生成还是蛮多,这里指的是 SeqGAN 这一框架,其简要特点如下:RNN-based Generator + Classifier-based Discrminator:
Event-based High Dynamic Range Image and Very High Frame Rate Video Generation using Conditional Generative Adversarial Networks 使用有条件GAN进行基于事件高动态性区域图像和极高帧率视频生成摘要: 使用Conditional GAN实现了基于事件摄像机从一个数据流
转载 2024-06-16 21:39:04
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你是否曾经有过想将一段文字转换为图片需求?或许是为了发布在社交媒体上,或者是为了设计海报、广告等等。如果您正在为此苦恼,那么不妨试试文字转图片软件!这类软件可以将您文字转换为美轮美奂图片,让您文字更加生动有趣。那么,你知道文字转图片软件有哪些吗?一起来看看吧。软件一:一键AI绘画这款软件通过提供丰富功能,来帮助你轻松地绘制出高品质图画。它拥有AI绘画、图片贴纸、添加滤镜等许多强大功能
转载 2024-02-19 17:04:49
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