'Verbose',false);ネットワークに学習をさせます。学習データに含まれるテキストの最初の文字が従う確率分布から文字をサンプリングしてテキストの最初の文字を生成します。ネットワークを使用して、生成されたテキストの現在のシーケンスに基づいて次のシーケンスを予測し、残りの文字を生成します。学習データに含まれる最初の文字の分布に従って、最初の文字をサンプリングします。firstCharacter;最初の文字を数値インデックスに変換します。double(char(firstCharacter));残りの予測については、ネットワークの予測スコアに従って、次の文字をサンプリングします。予測スコアは次の文字の確率分布を表します。ネットワークの出力層のクラス名で与えられた文字のボキャブラリから文字をサンプリングします。ネットワークの分類層からボキャブラリを取得します。予測ごとに、前の文字のインデックスを入力します。文字になったら予測を停止します。予測より計算時間が短縮されます。予測の計算の方が高速です。