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学習モデルを合成することは出来ますか?

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tonoyama

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pythonで俳句を自動生成するAPIを作成したいのですが、こんな方法で生成すると俳句がより季語のイメージが反映されるのではないのかと考えています。

1.様々な季語を持つ俳句を全て一気にニューラルネットワークで学習(データセット全て) (学習モデル.1)
2.次に、作成したい季語を含んだ俳句を学習 (学習モデル.2)
3.二つの学習モデル.1と.2を合成

こんなことは可能でしょうか?そして、
効果はあるでしょうか?
どうかご教授お願い致します。

今までは、LSTMで作成したい季語を含んだ俳句だけを学習させ俳句を生成していました。

上記の方法は、恐らく今までの生成よりも季語のイメージが反映されるのではないかと考えています。
しかし、学習モデルの合成方法がどうやれば良いのか全く検討がつきません。

何卒よろしくお願いいたします。

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回答 1

checkベストアンサー

+2

単純にA, Bを並列に並べて、、、ということなら、Concatenateとかを使ってA/Bの出力を足す、、とかですかね(GoogLeNetのinception layerみたいに前段の出力を複数の畳み込みそうに入れるみたいなの)。
これでtonoyamaさんの意図に合ってるとしてですけど効果は、、、、正直読めないです。。

投稿

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  • 2017/11/09 21:58

    t_masa様、早速、ご回答頂きありがとう御座います。
    GoogleNet(inception モデル)は思いつきませんでした。
    視野が狭くなっていたようです。
    実装してみたいと思います。

    キャンセル

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