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具有递归神经网络的文本生成：使用基于特征的RNN进行文本生成。 我们使用安德烈·卡帕蒂（Andrej Karpathy）的莎士比亚著作数据集。从该数据中获得一个字符序列（“莎士比亚”），训练模型以预测序列中的下一个字符。 通过重复调用模型可
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上传时间: 2021-02-13
详细说明：具有递归神经网络的文本生成
使用基于特征的RNN进行文本生成。 我们使用安德烈·卡帕蒂（Andrej Karpathy）的莎士比亚作品集。 给定来自此数据的字符序列（“莎士比亚”），训练模型以预测序列中的下一个字符。 通过重复调用模型，可以生成更长的文本序列。
模型的输出
以下是本教程中的模型训练了30个纪元并以字符串“ Q”开头时的示例输出：
奎妮：我以为你有罗马人。 Oracle这样，使所有人都反对这个词，因为他的照顾太弱了。 您的孩子们在您的圣洁的爱中，通过流血的宝座沉淀。
伊丽莎白·比什普（Bishop of Ely）：我的主，嫁给并愿意哭泣，这是最漂亮的。 然而，现在我被世界可悲的一天收为继承人，要和他父亲一起面对面观看新路吗？
埃斯卡洛斯：为什么我们都下了更多儿子的原因。
卷：不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，这是没
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