PyTorchによる文字レベルRNNを用いた人名生成モデルの実装と最適化
文字レベル言語モデルとデータ前処理
文字レベル言語モデルは、テキストを単語ではなく個々の文字のシーケンスとして処理します。人名生成のようなタスクでは、未知の名称や多様な綴りを柔軟に扱えるため、このアプローチが非常に有効です。
データセットの読み込みとボキャブラリ構築
モデルに入力するために、テキストデータを文字レベルのトークンに分割し、開始トーク ...
10月10日 10:12 投稿
RNNの進化：LSTMとGRUを理解する
1. 基本的なRNN (再帰的ニューラルネットワーク)
1.1 RNNの基本的なアイデア
例えば、動物を推測するゲームを考えると、新しい手がかり（入力）を得たときに、前の記憶（隠れ状態）を考慮して現在の推測（出力）を更新します。これがRNNの本質です。
1.2 RNNの欠点
RNNは長距離依存性を持つシーケンスを処理する際に、勾配消失/爆発問題に直面します。
1.3 Py ...
6月15日 18:06 投稿
MindSporeを使用したRNNによる感情分析
概要
感情分析は自然言語処理の重要なタスクであり、分類問題として扱われます。ここでは、MindSporeを使ってRNNネットワークをベースとした感情分析モデルを構築します。以下のような結果が期待できます。
入力: This film is terrible
正しいラベル: Negative
予測ラベル: Negative
入力: This film is great
正しいラベル: Positive
予測ラベル: Positive
データ準 ...
6月1日 17:25 投稿