mr_london

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純粋なnumpyに実装されたLSTM再発性ニューラルネットワーク。

説明

このプロジェクトを構築して、再発性ニューラルネットワークがどのように機能するかについて自分で教えることができました。最初に、ジャックロンドンの小説から数百万語で構成されるデータセットを作成しました。

次に、Kerasを使用して深い長期記憶（LSTM）再発性ニューラルネットワークをトレーニングし、Pythonのピクルスユーティリティを使用してウェイトを保存しました。最後に、純粋なnumpyですべての順方向伝播コードを書き直しました（ケラスのようなtheanoまたはtensorflowとは対照的に）。これにより、Herokuを介してデモとしてネットワークを実行できます。

モデルはWebアプリでは少し遅くなりますが、キャラクターレベルで英語の語彙、文法、句読点を学ぶ必要があることに留意してください。

依存関係

*すべてのコードはPython 3で記述されています。

依存関係はFlaskフォルダーにパッケージ化されるため、このアプリには外部のデペンシーがありません。

例

Mrlondonが書いたテキストの例をいくつか紹介します。