mr_london

#mrlondon网站

纯numpy实现的LSTM复发性神经网络。

描述

我建立了这个项目，以自学反复的神经网络的功能。首先，我制作了一个数据集，该数据集由杰克伦敦小说中的数百万个单词组成。

接下来，我使用keras训练了深度长期内存（LSTM）复发性神经网络，并使用Python的腌制实用程序节省了权重。最后，我重写了纯numpy中的所有正向传播代码（与theano或tensorflow相比，如keras中）。这使我可以通过Heroku作为演示来运行网络。

该模型在Web应用程序上运行速度有些慢，但请记住，它必须在角色级别学习英语词汇，语法和标点符号！

依赖性

*所有代码均写在Python 3中。

依赖项包装在烧瓶文件夹中，因此该应用程序没有任何外部下降。

例子

以下是Mrlondon撰写的文本的一些示例：