文件名称：Keras-Generating-Sentences-from-a-Continuous-Space:文本变异自动编码器的灵感来自“从连续空间生成句子”一文。 https
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更新时间：2024-05-23 01:21:28
nlp deep-learning keras text-generation vae
从连续空间生成句子 基于的代码的LSTM变分自动编码器的。 完全重写。 并非完全遵循本文，但主要思想已实现。 快速开始 要运行玩具示例，请下载并将fra.txt解压缩到文件夹./data/ 。 然后跑 $ python3 train.py 参考 上的架构并实现了推理 执照 麻省理工学院 去做 论文的辍学和其他技巧 使用word2vec / GloVE /使用嵌入层及其权重矩阵进行初始化 引文 如果您使用这项工作，则不是必需的，但我们将不胜感激。 @misc { Alekseev2018lstmvaekeras , author = { Alekseev~A.M. } , title = { Generating Sentences from a Continuous Space, Keras implementation. } , year = { 2018 } ,
【文件预览】：
Keras-Generating-Sentences-from-a-Continuous-Space-master
----lstm_vae()
--------lstm_vae.py(3KB)
--------inference.py(2KB)
--------word_vectors.py(466B)
--------__init__.py(54B)
----data()
--------README.md(63B)
----train.py(4KB)
----LICENSE.md(1KB)
----.gitignore(91B)
----README.md(3KB)