pytorch_RVAE

Рецидивирующий вариационный автоэкодер Pytorch

Модель:

Это реализация генерирующих предложений Сэмюэля Боумана из непрерывного пространства с моделями нейронного языка с учетом характера Ким, внедряющих токены, внедряющие токены

Примеры выборки:

Новая машина может быть использована для увеличения количества блок предприятий в системе покупок компании для финансирования диверсифицированных организаций

Правительственные чиновники США также заявили, что будут готовы рассмотреть вопрос о том, можно ли использовать предложение в качестве рекомендаций и программ

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

Компании настаивали на том, что набор цвета может быть включен в программу

Использование

Перед модельным обучением необходимо обучать встроения слов:

 $ python train_word_embeddings.py

Это сценарий поезда в Entceddings, определенные в Mikolov et al. Распределенные представления слов и фраз

Параметры:

--use-cuda

--num-iterations

--batch-size

--num-sample -–– Количество отбранных из токенов шума

Для обучения модели использования:

 $ python train.py

Параметры:

--use-cuda

--num-iterations

--batch-size

--learning-rate

--dropout –– Вероятность того, что единицы будут обнуляться при входе декодера

--use-trained –– Используйте обученную перед моделью

Для образца данных после обучения:

 $ python sample.py

Параметры:

--use-cuda

--num-sample