rnn预测下一个单词代码
时间: 2023-09-13 09:05:00 浏览: 48
这里是一个简单的RNN模型,用于预测下一个单词:
```python
import numpy as np
# 词汇表大小为1000
vocab_size = 1000
# 隐藏层大小为100
hidden_size = 100
# 输入序列长度为10
seq_length = 10
# 创建随机输入序列
input_seq = np.random.randint(vocab_size, size=seq_length)
# 创建随机隐藏状态
hidden_state = np.zeros((hidden_size,))
# 创建随机权重矩阵
Wxh = np.random.randn(hidden_size, vocab_size)
Whh = np.random.randn(hidden_size, hidden_size)
Why = np.random.randn(vocab_size, hidden_size)
# 前向传播
for i in range(seq_length):
# 将当前输入编码成 one-hot 形式
x = np.zeros((vocab_size,))
x[input_seq[i]] = 1
# 计算当前时刻的隐藏状态
hidden_state = np.tanh(np.dot(Wxh, x) + np.dot(Whh, hidden_state))
# 计算输出概率分布
output_probs = np.dot(Why, hidden_state)
# 预测下一个单词的索引
next_word_index = np.argmax(output_probs)
```
注:这个实现是一个非常简单的 RNN 模型,只考虑了单向传播,而且没有使用任何优化技巧。在实际应用中,需要更加复杂和鲁棒的模型来获得更好的效果。