この投稿では、見積もりジェネレーター を作成するプロセスについて説明します。
TL;DR
トレーニングとテキスト生成用 –ライブラリを使用します textgenrnn、hunspell とその C/python ライブラリ。共同作業では、テキストの生成を開始できます。テキストの約 90% は完全に判読できませんが、残りの 10% には少し意味が含まれており、手動で修正するとかなり見栄えの良いフレーズになります。
最も簡単な方法は、Colaboratory で既製のニューラル ネットワークを起動することです。
https://colab.research.google.com/drive/1-wbZMmxvsm3SoclJv11villo9VbUesbc(新しいタブで開きます)”>https://colab.research.google.com/drive/1-wbZMmxvsm3SoclJv11villo9VbUesbc
ソース コード
https://gitlab.com/demensdeum/MachineLearning/tree/master/3quotesGenerator
出典
https://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/https://medium.com/deep-learning-turkey/google-colab-free-gpu-tutorial-e113627b9f5dhttps://minimaxir.com/2018/05/text-neural-networks/
https://github.com/wooorm/dictionaries (opens in a new tab)” href=”https://minimaxir.com/2018/05/text-neural-networks/” target=”_blank”>https://minimaxir.com/2018/05/text-neural-networks/
https://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/
https://medium.com/deep-learning-turkey/google-colab-free-gpu-tutorial-e113627b9f5d
https://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/ (opens in a new tab)” href=”https://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/” target=”_blank”>https://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/
https://medium.com/deep-learning-turkey/google-colab-free-gpu-tutorial-e113627b9f5d
https://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/https://medium.com/deep-learning-turkey/google-colab-free-gpu-tutorial-e113627b9f5dhttps://github.com/wooorm/dictionaries
” rel=”noopener” target=”_blank”>https://github.com/wooorm/dictionaries (opens in a new tab)”>https://github.com/wooorm/dictionaries
