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  3. Kerasで学ぶ言語モデリングのためのRecurrent Neural Networks (RNNs)
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演習

確率スケールを変えてみよう

この演習では、確率分布のスケーリングに使う temperature の値を変えると、生成される文がどう変わるかを確認します。

関数 generate_phrase() は、これまでに作成した関数を基にしたもので、すでに環境に読み込まれています。引数として、学習済みモデルを表す model、コンテキストとなるテキストを表す initial_text、そして softmax() 関数のスケールに使う値である temperature を受け取ります。

指示

100 XP
  • 温度のリストを temperatures 変数に保存します。
  • 変数 temperature を使って temperatures の各値をループします。
  • 事前に読み込まれている関数 generate_phrase() を使ってフレーズを生成します。
  • temperature と生成された文を出力します。