mr_london
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Ein in Pure Numpy implementiertes LSTM -rezidivierendes neuronales Netzwerk.
Ich habe dieses Projekt aufgebaut, um mich darüber beizubringen, wie wiederkehrende neuronale Netze funktionieren. Zuerst habe ich einen Datensatz erstellt, der aus mehreren Millionen Wörtern aus Jack London Romanen bestand.
Als nächstes habe ich mithilfe von Keras ein rezidivierendes neuronales Netzwerk (Long Long Short -Time Memory) trainiert und die Gewichte mithilfe von Python's Pickle -Dienstprogramm gespeichert. Schließlich habe ich den gesamten Forward -Propagationscode in Pure Numpy (im Gegensatz zu Theano oder TensorFlow wie in Keras) neu geschrieben. Dadurch kann ich das Netzwerk als Demo über Heroku betreiben.
Das Modell läuft in der Web -App etwas langsam, aber denken Sie daran, dass es auf der Charakterebene englische Wortschatze, Grammatik und Zeichensetzung lernen musste!
*Alle Code ist in Python 3 geschrieben.
Die Abhängigkeiten sind im Kolbenordner verpackt, sodass diese App keine externen Abhängigkeiten hat.
Hier sind einige Beispiele für Text von Mrlondon:
