Questions tagged «recurrent-neural-net»

我正在扩展我对Keras软件包的了解，并且一直在使用一些可用的模型作为工具。我有一个NLP二进制分类问题，我正在尝试解决，并且一直在应用不同的模型。 在获得了一些结果并越来越多地了解LSTM之后，看来这种方法远远优于我尝试过的任何方法（跨多个数据集）。我一直在想自己，“为什么/何时不使用LSTM？”。在某些模型的梯度逐渐消失之后，使用LSTM固有的附加门对我来说非常有意义。 那么LSTM有什么收获呢？他们在哪里做得不好？我知道没有“一刀切”的算法，因此LSTM必须有一个缺点。

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我正在为一个应用程序制作原型，我需要一个语言模型来计算一些生成的句子的困惑度。 我可以随时使用经过训练的python语言模型吗？简单的东西 model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 < p2 我看过一些框架，但找不到我想要的。我知道我可以使用类似： from nltk.model.ngram import NgramModel lm = NgramModel(3, brown.words(categories='news')) 这在Brown Corpus上使用了很好的图林概率分布，但是我正在一些大型数据集（例如1b单词数据集）上寻找精心设计的模型。我可以真正相信一般领域的结果（不仅是新闻）

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