理解了batches内部结构后,就可以通过batches2string把batches还原为batch_size个长num_unrollings+1的字符串。...一共64行,也就是64个训练实例。x的话,那么序列就是多个x组成的动态数组。4.28问题2请将字符LSTM改造为Bigram-LSTM,注意Bigram数量很大,one-hot编码会极其稀疏,请:引入embedding引入DropoutBigramBigram的改造并不困难(参考),以前词表大小为27,bigram的话为27*27。ana']['narc']注意这里的next方法不再生成one-hot向量构成的矩阵,因为该向量太稀疏,马上要用embedding替代它。是27*27的one-hot构成的矩阵。17.15perplexity变差了许多,我猜就是随机embedding的原因。”这个例子,都有趣多了。e训练耗时较长,完整代码在https://github.com/hankcs/udacity-deep-learning。沪ICP备14002007号-1。