RNN莎士比亚文本生成 该网络应用程序使用LSTM训练莎士比亚的数据，并创建一种语言模型，以莎士比亚的风格生成文本。 RNN（递归神经网络） 递归神经网络（RNN）是一类人工神经网络，对于建模序列数据（例如时间序列或自然语言）具有强大的功能。 与RNN相比，香草神经网络有一个缺点，它们无法解决需要记住有关过去输入信息的机器学习问题。 在处理顺序数据时，记住数据中的关系是关键，而普通的CNN并不擅长长度可变的输入和输出。 因此，我正在使用RNN进行文本生成。 我使用一种称为LSTM的特殊RNN，它可以处理非常大的数据序列。 简单的RNN有一个称为消失梯度问题的问题，因此它们无法处理大序列。 LSTM旨在处理长期依赖关系。 开发环境 烧瓶== 1.1.2 Werkzeug == 1.0.1 张量流CPU 麻木 古尼康

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这是《高校云计算应用创新大赛》里的最后一道题，题目是莎士比亚文集词频统计并行化算法。由于原网站上的实验文件已经无法下载了，所以这里上传一份，包含 shakespear.zip、stopword.txt.