用Python写个会做诗的机器人

对于这部动漫的长期记忆，我们知道这是喜洋洋在思考，而在这个镜头中，我们利用到了长期记忆中关于“喜洋洋思考动作”的记忆，而在该镜头下需要被用到的长期记忆就被称为“工作记忆”。

2.白话解释LSTM

那么LSTM是如何工作的呢?

1).首先得让LSTM学会遗忘

比如，当一个镜头结束后，LSTM应该忘记该镜头的位置，时间，或者说忘记该镜头的所有信息。但是如果发生某一演员领了盒饭的事情，那么LSTM就应该记住这个人已经领盒饭了，这也跟我们观看影片一样，我们会选择忘记一些记忆，而保留我们需要的记忆。所以LSTM应该有能力知道当有新的镜头输入时，什么该记住，什么该忘记。

2).其次是添加保留机制

当LSTM输入新的镜头信息时，LSTM应该去学习什么样的信息值得使用和保存。然后是根据前面的两条，当有新的镜头输入时，LSTM会遗忘那些不需要的长期记忆，然后学习输入镜头中哪些值得使用，并将这些保存到长期记忆当中。

3).***是需要知道长期记忆的哪些点要被立即使用

比如，我们看到影片当中有个人在写东西，那么我们可能会调用年龄这个长期记忆(小学生可能在写作业，而大人可能再写文案)，但是年龄信息跟当前的场景可能不相关。

4).因此LSTM只是学习它需要关注的部分，而不是一次使用所有便是实战的环节，虽然LSTM效果非常出色，但是仍旧需要对于数据的预处理工作，LSTM需要将每个诗句处理成相同的长度，而且需要将汉字转换成为数字形式。那么如何进行预处理呢，主要分为3步 :

• 读入数据，我们收集了众多的诗词数据
• 统计每一个字出现的次数，同时以其出现的次数作为每个汉字的id。
• 在产生批量数据的时候，我们需要将每一个诗句的长度都统一到同样的长度，因此，对于长度不够的句子，我们会以“*”进行填充
• 所以在***的效果展示的时候，可能在诗句中出现“*”的字样。数据预处理的部分代码如下图所示：
• 

（编辑：开发网_开封站长网）

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