pytorch_RVAE

Autoencoder variasional berulang pytorch

Model:

Ini adalah implementasi kalimat pembangkit Samuel Bowman dari ruang yang berkelanjutan dengan model bahasa saraf yang sadar karakter Kim yang menempel pada token

Contoh pengambilan sampel:

the new machine could be used to increase the number of ventures block in the company 's <unk> shopping system to finance diversified organizations

Pejabat pemerintah AS juga mengatakan mereka akan bersedia mempertimbangkan apakah proposal tersebut dapat digunakan sebagai desakan dan program

men believe they had to go on the <unk> because their <unk> were <unk> expensive important

Perusahaan bersikeras bahwa set warna dapat dimasukkan dalam program

Penggunaan

Sebelum pelatihan model perlu untuk melatih embeddings kata:

 $ python train_word_embeddings.py

Skrip kata ini kata embeddings yang didefinisikan dalam Mikolov et al. Representasi kata dan frasa terdistribusi

Parameter:

--use-cuda

--num-iterations

--batch-size

--num-sample –– jumlah sampel dari token noise

Untuk melatih model penggunaan:

 $ python train.py

Parameter:

--use-cuda

--num-iterations

--batch-size

--learning-rate

--dropout –– Probabilitas unit menjadi nol dalam input decoder

--use-trained –– Gunakan terlatih sebelum model

Untuk mencicipi data setelah penggunaan pelatihan:

 $ python sample.py

Parameter:

--use-cuda

--num-sample