自然语言处理 - AI写诗（基于RNN

Posted 2021-04-12 SiKi

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> 课程简介与内容

• > 课程简介&内容

• 什么是时序模型

• 时间

• RNN的计算过程

• 词典

• 词向量

• RNN核心

• RNN的理解

• 先验知识

• 时序

• 记忆

• 对上文的理解

• 词向量

• 图解RNN

• 代码

• 预处理

• 读取文件

• 增加起始符与终结符

• 切割字符串

• 获得单词词频

• 词典与ID转化

• id2char

• char2id

• 训练

• 得到模型输入输出

• 定义细胞核

• 对输入做EmbeddingLookup

• 调用RNN

• Softmax函数转化概率

• 模型的损失

• 模型的优化

• 预测

• > 所需前置知识

• 在Unity中使用Python卷积神经网络算法制作自动驾驶

• 
  

• LOL胜负案例让你秒懂神经网络算法

• 
  

• > 适宜人群

• 对自然语言处理原理感兴趣的同学

• 
  

• 想了解RNN的同学

• 
  

• 想拥有写诗AI的同学

课程目录

000 - 课程演示

100 - AI写诗与时序模型

101 - 诗歌是属于时序数据吗

102 - 课程大纲

200 - RNN的计算过程

201 - 词典

202 - 句子转Id

203 - 词向量的解释

204 - 完成RNN的准备工作

205 - RNN基本流程

206 - RNN的输入

207 - 对上文的理解

208 - 损失函数

209 - RNN大概流程

210 - Visio图解RNN

211 - 单词和Id的转换

212 - 诗歌转化Id

213 - 词向量一些知识

214 - RNN的计算

215 - RNN与全链接

216 - 第二层RNN的计算

217 - 第三层RNN的计算

218 - 第四层RNN的计算

219 - 画图讲解RNN

220 - 你一定听的懂的RNN

221 - 完成RNN的理论逻辑

222 - RNN的数学公式

300 - 书写RNN的代码工程

301 - 读取诗歌文件

302 - 增加起始符以及结尾符号

303 - 限制诗歌的最大长度

304 - 截取字符串

305 - 获取到字

306 - 获得到单词与词频

307 - Char2Id与Id2Char

308 - 对应的Lambda表达式

309 - Map函数的用法

310 - 完成诗歌的向量

311 - 得到X

312 - 得到Y

313 - 拿到RNN的输入与输出

314 - RNN的输入层

315 - 定义RNN细胞核

316 - 定义Softmax函数的参数

317 - EmbeddingLookup

318 - 拿到模型的预测值

319 - 完成RNN模型

320 - 查看模型的损失

321 - RNN如何预测

322 - RNN预测的过程

323 - 什么时候终止RNN

324 - RNN的预测

325 - 查看FinalState与Prob

326 - 继续去预测RNN

327 - 查看RNN的预测结果

328 - 人工智障写诗开始

329 - 更换数据集的问题

330 - 完善RNN全部数据集

331 - 再次解释RNN的预测

332 - 用另外一种方式代替Argmax

333 - 再次解释如何求概率

334 - 求解列表

335 - 一些API

336 - 完成代替Argmax的函数

337 - 完成基本AI写诗

338 - 模型的保存与恢复

339 - 完成模型的保存与恢复

340 - 完成模型的可视化

341 - 查看模型的可视化

342 - 模型的预测Eval

343 - 解释需要的Tensor对象

344 - 拿到前三个Tensor对象

345 - 拿到之前的记忆Tensor

346 - 进行第一轮的预测

347 - 完成Eval函数

348 - 体验人工智障

349 - 更换数据集七言绝句

350 - 启动五言绝句

351 - 律诗与绝句的区别

352 - 律诗生成

353 - 查看诗歌生成的结果

354 - 换成Argmax去预测结果

355 - 修改每一句诗的开头

356 - 增加模型的复杂度去运行

357 - 完成诗歌的生成

358 - 后面对于RNN的一些拓展

359 - RNN的总结

360 - RNN的总结

361 - RNN的总结

362 - 附加课程文本转语音

http://www.sikiedu.com/course/780

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