mr_london
1.0.0
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Un réseau neuronal récurrent LSTM implémenté dans Pure Numpy.
J'ai construit ce projet pour m'apprendre sur le fonctionnement des réseaux de neurones récurrents. Tout d'abord, j'ai fait un ensemble de données composé de plusieurs millions de mots de Jack London.
Ensuite, j'ai formé un réseau neuronal récurrent à long terme à long terme profond (LSTM) à l'aide de keras et j'ai enregistré les poids en utilisant l'utilitaire de cornichon de Python. Enfin, j'ai réécrit tout le code de propagation vers l'avant dans Pure Numpy (par opposition à Theano ou TensorFlow comme dans Keras). Cela me permet d'exécuter le réseau comme une démo via Heroku.
Le modèle est un peu lent sur l'application Web, mais gardez à l'esprit qu'il a dû apprendre le vocabulaire anglais, la grammaire et la ponctuation au niveau du caractère!
* Tout le code est écrit dans Python 3.
Les dépendances sont emballées dans le dossier FLASK, donc cette application n'a pas de dépancières externes.
Voici quelques exemples de texte écrit par Mrlondon:
