NLP之TextLSTM(预测单词下一个字母)

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NLP之TextLSTM(预测单词下一个字母)

LSTM 目录 LSTM 1.理论 1.1 LSTM与RNN 1.1.1 RNN的缺点 1.1.2 LSTM 1.2 LSTM基本结构 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 1.理论 1.1 LSTM与RNN 1.1.1 RNN的缺点如果训练非常深的神经网络,对这个网络做从左到右的前向传播和而从右到左的后向传播,会发现输出\(y^{<t>}\)很难传播回去,很难影响前面的权重,这样的梯度消失问题使得RNN常常出现局部效应,不擅长处理长期依赖的问题和梯度爆炸不同的是,梯度爆炸会使得参…

给定一个字符串，把字符串内的字母转换成该字母的下一个字母，a换成b，z换成a，Z换成A，如aBf转换成bCg，字符串内的其他字符不改变，给定函数，编写函数 void Stringchang（const charinput,charoutput）其中input是输入字符串，output是输出字符串

import java.util.Scanner; /*** * 1. 给定一个字符串,把字符串内的字母转换成该字母的下一个字母,a换成b,z换成a,Z换成A,如aBf转换成bCg, 字符串内的其他字符不改变,给定函数,编写函数 void Stringchang(const char*input,char*output) 其中input是输入字符串,output是输出字符串 * * */ public class Test { public static void main(String[] a…

java 获取下一个字母（传大写返回大写，传小写返回小写）

public static String getNextUpEn(String en){ char lastE = 'a'; char st = en.toCharArray()[0]; if(Character.isUpperCase(st)){ if(en.equals("Z")){ return "A"; } if(en==null || en.equals("")){ return "A"; } lastE = 'Z'…

NLP之Bi-LSTM(在长句中预测下一个单词)

Bi-LSTM @ 目录 Bi-LSTM 1.理论 1.1 基本模型 1.2 Bi-LSTM的特点 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 实验模型 1.理论 1.1 基本模型 Bi-LSTM模型分为2个独立的LSTM,输入序列分别以正序和逆序输入至2个LSTM模型进行特征提取,将2个输出向量进行拼接后形成的词向量作为该词的最终特征表达(因此底层维度是普通LSTM隐藏层维度的两倍) 1.2 Bi-LSTM的特点 Bi-LSTM的模型设计理念是使t时刻所获得特征数据同时拥有过去和将来之间的信息实验证…

NLP之TextRNN(预测下一个单词)

TextRNN @ 目录 TextRNN 1.基本概念 1.1 RNN和CNN的区别 1.2 RNN的几种结构 1.3 多对多的RNN 1.4 RNN的多对多结构 1.5 RNN的多对一结构 1.6 RNN的缺点 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 1.基本概念 1.1 RNN和CNN的区别并非刚性地记忆所有固定⻓度的序列,⽽是通过隐藏状态来存储之前时间步的信息 1.2 RNN的几种结构一对一,一对多,多对一,多对多(长度相等/不等) 多个输入时,由a和x生成y和下一个a, 这一过…

引爆公式让你的APP游戏成为下一个“爆款”

在2014年的移动互联网领域,“魔漫相机”是一款值得关注的产品.虽然没有腾讯.百度或阿里巴巴等大资源的支持,但是这款应用一上线就在中国市场发展迅猛,日下载量超过80万次,最高一日达300万次.类似的成绩在另一款轻量级应用“脸萌”身上再次上演:2014年4月产品上线:5月掀起了用户下载的热潮:6月的某一天,激活下载的用户数达到500万,刷新了“魔漫相机”创下的纪录. 以这两款移动互联网应用为代表的“爆款”产品,从进入社交网络的那一刻起就急速狂奔.这种势头还造成了一个独特的现象.“魔漫相机”创始人黄…