【文件属性】：
文件名称：TV-Script-Generation:在这个项目中，我在Udacity的Deep Learning Nanodegree中使用RNN和LSTM单元创建了一个电视脚本生成器
文件大小：2.17MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-26 01:30:49
JupyterNotebook
电视剧本的产生
在这个项目中，我在Udacity的Deep Learning Nanodegree中使用RNN和LSTM单元创建了一个电视脚本生成器。
【文件预览】：
TV-Script-Generation-master
----helper.py(1KB)
----dlnd_tv_script_generation.ipynb(39KB)
----data()
--------simpsons()
----assets()
--------network_diagram.png(26KB)
--------sequence_batching.png(24KB)
--------charseq.jpeg(83KB)
--------word2vec_weight_matrix_lookup_table.png(19KB)
--------tokenize_lookup.png(181KB)
--------one_hot_encoding.png(58KB)
--------word2vec_architectures.png(110KB)
--------sequence_batching@1x.png(56KB)
--------matrix_mult_w_one_hot.png(12KB)
--------skip_gram_net_arch.png(121KB)
--------lookup_matrix.png(19KB)
--------charRNN@0.5x.png(16KB)
--------charRNN.png(33KB)
----__pycache__()
--------problem_unittests.cpython-36.pyc(10KB)
--------helper.cpython-36.pyc(2KB)
----problem_unittests.py(13KB)
----params.p(21B)
----requirements.txt(770B)
----preprocess.p(335KB)
----dlnd_tv_script_generation.html(330KB)
----.ipynb_checkpoints()
--------dlnd_tv_script_generation-checkpoint.ipynb(44KB)
--------Python Enhancements-checkpoint.ipynb(198KB)
--------Sentiment_RNN-checkpoint.ipynb(1.49MB)
--------Skip-Gram_word2vec-checkpoint.ipynb(893KB)
--------Anna_KaRNNa-checkpoint.ipynb(203KB)
----README.md(140B)