最近在github 上发现了一个好玩的项目,一个基于LSTM + keras 实现的诗歌生成器,地址是:https://github.com/youyuge34/Poems_generator_Keras. 我去看了一下代码,实现的原理其实很common,就是普通的基于LSTM 的序列模型.模型使用了43030首诗进行训练,最后生成的诗歌还是有模有样的(当然仅限于有模有样,自然是不能深究的了)   模型的核心思路: input_tensor = Input(shape=(self.con…

深度学习|基于LSTM网络的黄金期货价格预测 前些天看到一位大佬的深度学习的推文,内容很适用于实战,争得原作者转载同意后,转发给大家.之后会介绍LSTM的理论知识. 我把code先放在我github上,大家有需要的自行下载,等原作者上传相关code时,我再告诉大家.欢迎大家关注大佬的公众号. https://github.com/RankXiaoLong/PythonVisualization import pandas as pd import datetime import matplotl…

Thomas Brinkhoff 基于路网的移动对象生成器的使用 网站:http://iapg.jade-hs.de/personen/brinkhoff/generator/ 各个移动对象在路网中进行移动会产生一定的轨迹记录,这些轨迹是有一个一个的带时间戳的坐标点.不同移动对象会形成不同的轨迹,那么一种颜色就代表一个移动对象的轨迹记录.比方红色是汽车A的一系列坐标点,蓝色又表示汽车B的一系列坐标点.而通过移动对象的id号来区分不同的移动物体. 比如上图生成的轨迹数据,一种颜色代表一个物体的轨迹…

tensorflow实现基于LSTM的文本分类方法 作者:u010223750 引言 学习一段时间的tensor flow之后,想找个项目试试手,然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例,这个星期就用tensorflow实现了一下,感觉和之前使用的theano还是有很大的区别,有必要总结mark一下 模型说明 这个分类的模型其实也是很简单,主要就是一个单层的LSTM模型,当然也可以实现多层的模型,多层的模型使用Tensorflow尤其简单,下面是这个模型的图  简单解释一下这个图…

基于redis的分布式ID生成器  …

在TensorFlow中基于lstm构建分词系统笔记(一) https://www.jianshu.com/p/ccb805b9f014 前言 我打算基于lstm构建一个分词系统,通过这个例子来学习下TensorFlow中如何训练循环递归神经网络.我们将从最粗糙的版本开始搭建这个小系统,然后一步步优化其中的每一部分,包括网络架构的优化,数据处理的优化,甚至整个代码架构的优化.希望想我一样的入门选手看到其中的每一步实现以及如何去优化. 关于LSTM网络的介绍,可以看官网推荐的一篇博客,写的实在是太…

Thomas Brinkhoff 基于路网的移动对象生成器的使用 Thomas Brinkhoff 基于路网的移动对象生成器的使用 相关操作的说明 相关文件的说明 运行 导入eclipse后运行时选择DefaultDataGenerator-generator2 点击Run 生成的数据的说明 网站:http://iapg.jade-hs.de/personen/brinkhoff/generator/ 大家可以下载它的Demo直接点击run.bat 运行,也可以下载Complete source…

最近看了不少关于写诗的博客,在前人的基础上做了一些小的改动,因比较喜欢一次输入很长的开头句,所以让机器人输出压缩为一个开头字生成两个诗句,写五言和七言诗,当然如果你想写更长的诗句是可以继续改动的. 在输入做了些改动,去除误输入的标点符号,例如输入下面词句: 怒发冲冠,凭栏处,潇潇雨歇.抬望眼,仰天长啸,壮怀激烈. 机器人写出如下: 怒漠多无度袍小,巡管山明恰见偷. 发杵共鸿莼散暮,家山曾住上阳台. 冲钩麻衣隐步障,楼舟复别赤轮楼. 冠盘一线倾中令,音信长思两足阴. 凭栏十字送月沈,莫待长筵韦与兵…

开始导入 MinMaxScaler 时会报错 “from . import _arpack ImportError: DLL load failed: 找不到指定的程序.” (把sklearn更新下)和“AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'testing'”,然后把numpy卸载重装(pip uninstall numpy; pip install numpy),问题解决. #import datetime import pandas…

雷锋网按:本文作者陆池,原文载于作者个人博客,雷锋网已获授权. 引言 学习一段时间的tensor flow之后,想找个项目试试手,然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例,这个星期就用tensorflow实现了一下,感觉和之前使用的theano还是有很大的区别,有必要总结mark一下. 模型说明 这个分类的模型其实也是很简单,主要就是一个单层的LSTM模型,当然也可以实现多层的模型,多层的模型使用Tensorflow尤其简单,下面是这个模型的图 简单解释一下这个图,每个word经…