PROSAGA码农传奇-深度学习-Deeplearning4j LSTM示例

<div class =“post-text”itemprop =“text”>
  
    好问题。但这与LSTM功能无关，而是处理任务本身。所以任务是预测，下一个角色是什么。下一个字符的预测本身有两个方面：分类和近似。
如果我们只处理近似，我们只能处理一维数组。但是如果我们同时处理近似和分类，我们就不能仅将归一化的ascii字符表示为神经网络。我们需要将每个字符转换为数组。
  
  
    例如，a（a not capital）将以这种方式表示：
  
  
    1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0， 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0
  
  
    b（非资本）将表示为：
0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0， 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0
c将表示为：
  
  
    0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0， 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0
  
  
    Z（z资本!!!!）
  
  
    0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0， 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1
  
  
    所以，每个字符都给我们两个维数组。如何构建所有这些维度？代码评论有以下解释：
  
   <pre>
 <code>
 // dimension 0 = number of examples in minibatch
 // dimension 1 = size of each vector (i.e., number of characters)
 // dimension 2 = length of each time series/example

</code>
 </pre>
  
    我想要真诚地赞扬你为理解LSTM如何工作所做的努力，但你指出的代码给出了适用于各种NN的例子，并解释了如何在神经网络中处理文本数据，但没有解释LSTM如何工作。您需要查看源代码的另一部分。
  
</DIV>