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名字生成器和名字生成器在线之间使用的不同的算法学习

2020-3-4 00:51| 发布者: admin| 查看: 184| 评论: 0

摘要: 我以前翻译过一篇关于RNN的文章,是关于最新名字生成器在线,所以我发现了其他的信息来学习。这篇文章的第一个介绍。LSTM随后使用LSTM对金庸古龙进行培训,以产生新的武术名称。如果你感兴趣的话。你也可以收集更多 ...
我以前翻译过一篇关于RNN的文章,是关于最新名字生成器在线,所以我发现了其他的信息来学习。这篇文章的第一个介绍。LSTM随后使用LSTM对金庸古龙进行培训,以产生新的武术名称。如果你感兴趣的话。你也可以收集更多人的名字。 用来给孩子起名字。哈贾斯特福恩玩得很开心。。

RNN的出现是为了解决国家存储问题。 解决办法很简单。 每个时间点的隐藏状态H(T)不再仅仅取决于数据。 它还依赖于以前的时间节点T-1的隐藏状态H(T-1)。 可以看出,这是一个返回定义(所以循环神经网络也被称为神经网络)。 H(T)依赖于h(T)、T(2)、H(T)和T(2),因此H(T)依赖于以前的输入。 也就是说,H(T)记得所有的输入。

一切看起来都很完美,但如果h(T)依赖1000)。计算梯度。梯度将消失。 长期的培训是不可能实际使用的. 以下是。这是一个长期的依赖。这条路的例子。

名字生成器在线,它于1997年发布。它的出现是为了解决龙的设计问题,有许多改进的版本。 目前,它在许多领域得到了广泛的应用,包括机器人翻译对话机器人语音识别等。

LSTM的核心思想是电子商务(类似于星期)。 一个LSTM品种合并了GRU和三个门:输入和忘记门输出。

细胞被输入到下一个时间点。继续传递到下一个。第一点:我没有看到原始论文。 我不知道为什么希登斯塔特和塞尔斯塔特有一个改进的版本来合并这两个,所以我暂时不检查它。

门的概念来源于电路设计(我没有学习)。 LSTM门控制门后的信息可以留下多少。 如下图所示,Sigmoid层的输出值决定了多少数据可以通过门0,这意味着任何人都不能通过。

首先,首先。我们必须决定在电影前呆多少钱。它是根据h(t)和x(t)计算的。它决定保留多少零。。这意味着一切。放弃意味着一切。你为什么要放弃?你会得到的。你存的越多越好吗?。假设肖明和肖红在厨房做饭。如果目前的主题是肖明,那么LSTM应该输出看电视,比如寻找遥控器和改变舞台。如果主语被转化为肖红。那么最好暂时忘记电视输出蔬菜酱油电饭煲等等。

第二步是决定输入的影响。 这个地方。它由两个部分组成。一个用Sigmoid函数计算了多少数据,并留下了一个等候号码。这个地方就像肖红的主语。电视机应该切换到厨房。

还有许多LSTM品种对此感兴趣。 此外,LSTM只是。以解决RNN。有些人从另一个角度来看标志性问题。解决了这个问题。例如,ClockWorkRNsbyKoutniksotal.(2014)。

我用名字生成器在线的改变,这个代码的优点是它不依赖任何深入的学习框架。 只要有努比。

然后从互联网上找到金庸小说的名字来进行预处理和保存。在计划中。TXT。古龙找不到一条。一个完整的名字。武术名单上只有100多人。

以下是根据这两项列表培训的结果删除相同名称(如段宇),以下是LSTM新发明的名称。 让我们猜测金庸和古龙的结果。

有趣的是,您可以使用古代诗人和其他名称来训练您的机器,或者您有更多的时间来训练您的机器。

RNN在许多领域表现出强大的力量。因为它的记忆。功能,如NLP步骤控制视频。 事实上,RNN是图灵。

LSTM是一种相当普遍和实用的RNN算法,主要解决RNN的标识问题。 此外,RNN还开展了一项新的研究,如动态机制。 我有时间再介绍一遍。 。

首先,首先。我们在互联网上。还有很多其他的名字。 越好。越好。 互联网上有许多会员名单。 在这里,我们以不同的方式收集不到430个字,如图所示。

首先,我们需要在空白中产生三个随机数。 如图所示,我们在L到N列中产生了三列随机数。 每列产生430个随机号码。 我们在使用广告功能方面。在最后一篇文章中。你可以左转看看。 接下来,我们将随机排名。

以这种方式,在J列中生成了430个新名称,其中430个是前430个名称中的每个字。 每次你操作一个单元(如任何您寻找一个空白单元),按下删除按钮或单击“退出”,您将再次排名并在新组合后做到名字生成器在线


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