Detta papper visar hur Long Short-term Memory återkommande neurala nätverk kan användas för att generera komplexa sekvenser med lång räckvidd struktur, helt enkelt genom att förutsäga en datapunkt i taget. Tillvägagångssättet visas för text (där uppgifterna är diskreta) och handstil online (där uppgifterna är verkliga värden). Det utvidgas sedan till handstil syntes genom att låta nätverket att konditionera sina förutsägelser på en textsekvens. Det resulterande systemet kan generera mycket realistisk kursiv handstil i en mängd olika stilar.
Generativa modeller med RNN: Graves REF använder Long Short-term Memory recidiverande neurala nätverk för att generera komplexa sekvenser av text och online handstil.
Generating Sequences With Recurrent Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}