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看了一篇文章，使用深度学习写对联。很应景。
自己也去做一下这个实验。
使用RNN，这种网络对于时序行数据有很好的效果。
数据
半人工半程序，搜集了4300条对联数据，未排重。
格式为一行一对，使用英文逗号和句号，如下：
骏马凌云敬业同圆华夏梦,灵羊送福挥毫共绘核心图.
马蹄踏上复兴路,羊角顶开幸福门.
丰年富足人欢笑,盛世平安犬不惊.
九州日月开春景,四海笙歌颂狗年.
使用一个类去存储字典数据，其中有两种不同的数据结构：
- 文字到文字编号的映射（map）
- 文字编号到文字的映射（array）
idx_to_char = list(set(couplet_chars))
char_to_idx = dict([(char, i) for i, char in enumerate(idx_to_char)])
vocab_size = len(char_to_idx)
couplet_indices = [char_to_idx[char] for char in couplet_chars]
输入网络的数据需要时定长向量，将couplet_indices中的文字编码转变成one-hot编码。
def get_inputs(data):
return [nd.one_hot(X, vocab_size) for X in data.T]
定义网络
RNN的原理图如下：
image.png
这次使用的RNN中，存在一层隐藏层，当前层的输入由两部分组成，一是来自输入层，二是来着当前层的前一时刻的输出，即图中的隐藏状态。
所以我们需要的参数矩阵相对于普通深度网络，多了一个相对于隐藏状态的参数矩阵：W_hh
def get_params():
# 隐含层
W_xh = nd.random_normal(scale=std, shape=(input_dim, hidden_dim), ctx=ctx)
W_hh = nd.random_normal(scale=std, shape=(hidden_dim, hidden_dim), ctx=ctx)
b_h = nd.zeros(hidden_dim, ctx=ctx)
# 输出层
W_hy = nd.random_normal(scale=std, shape=(hidden_dim, output_dim), ctx=ctx)
b_y = nd.zeros(output_dim, ctx=ctx)
params = [W_xh, W_hh, b_h, W_hy, b_y]
for param in params:
param.attach_grad()
return params
def rnn(inputs, state, *params):
# num_steps: 采样步长
# inputs: num_steps 个尺寸为 batch_size * vocab_size 矩阵。
# H: 尺寸为 batch_size * hidden_dim 矩阵。
# outputs: num_steps 个尺寸为 batch_size * vocab_size 矩阵。
H = state
W_xh, W_hh, b_h, W_hy, b_y = params
outputs = []
for X in inputs:
H = nd.tanh(nd.dot(X, W_xh) + nd.dot(H, W_hh) + b_h)
Y = nd.dot(H, W_hy) + b_y
outputs.append(Y)
return (outputs, H)
训练
给定初始时刻的输入，两个字，春，犬。
image.png
结束
至此结束，有一些对联还是不错的。
之后会详细分析RNN和本次的模型，以及如何评价模型的好坏。
