【NLP】使用 LSTM 和Beam Search进行文本自动完成

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这篇文章在2020年发表在IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology上

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我想保存 LSTM 的最终状态 以便在恢复模型时将其包含在内并可用于预测 如下所述 当我使用时 保护程序仅了解最终状态tf assign 但是 这会引发错误 也将在下面解释 在训练期间 我总是将最终的 LSTM 状态反馈回网络 如中所述这个

当我使用以下方法训练模型时 fit 层的参数 shuffle 预设为 True 假设我的数据集有 100 个样本 批量大小为 10 当我设置shuffle True然后 keras 首先随机选择样本 现在 100 个样本具有不同的顺序 根据

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我正在尝试构建一个小型 LSTM 它可以通过在现有 Python 代码上进行训练来学习编写代码 即使是垃圾代码 我已将数百个文件中的数千行代码连接到一个文件中 每个文件以