文件名称：rnn_lm:各种经过综合语法训练的简单RNN
文件大小：156KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-06 00:47:02
Python
RNN语言模型黑客 Reber语法 是RNN测试的旧标准。 特别是，我们将使用语法的嵌入式形式。 $ ./reber_grammar.py | head -n5 BPBPTVVEPE BPBTSSSXXVVEPE BTBTSSXXVPXVPXVPXTTTTVVETE BPBPVPSEPE BTBPTVVETE 语法的嵌入式形式中值得注意的一件事是，第二个记号始终与倒数第二个记号相同。 P或T。这是模型需要学习处理的长期依赖关系之一，尽管我们将看到对于某些模型来说这是微不足道的。 字符串的长度可能但大多数长度小于20（令人敬畏的 lib提供的 ） $ ./reber_grammar.py 100000 | perl -ne'print length($_)."\n";' | histogram.py # NumSamples = 100000; Min = 10.00; Max
【文件预览】：
rnn_lm-master
----plot_cost_convergence.R(855B)
----util.py(1KB)
----cost.png(141KB)
----bigram_model.py(1KB)
----gru_rnn.py(2KB)
----rnn.py(8KB)
----uniform_model.py(583B)
----attention_rnn.py(5KB)
----README.md(8KB)
----reber_grammar.py(2KB)
----unigram_model.py(698B)
----bidirectional_rnn.py(3KB)
----.gitignore(24B)
----perfect_model.py(458B)
----simple_rnn.py(1KB)
----stats_to_tsv.py(404B)