DeepDGA中提到的自编码器
- 在字符级语言建模中非常有用
- DeepDGA中,作者用该自编码器与生成对抗网络的效果作了对比
- 项目地址:https://github.com/yoonkim/lstm-char-cnn
代码来自 AAAI 2016 论文《Character-Aware Neural Language Models》。
这是一个仅建立在字符输入上的一个神经语言模型(NLM)。预测还是在词水平上进行。当输入一个LSTM循环神经网络语言模型(RNN-LM)时,该模型在字符上启用了一个卷积神经网络(CNN)。也可选择让该CNN的输出通过一个 Highway Network,这能提升表现。
多数基础代码来源于Andrej Karpathy的字符RNN实现:https://github.com/karpathy/char-rnn。
Window 系统上安装 Lua
window下可以使用"SciTE"IDE环境来执行lua程序,下载地址为:
Github 下载地址:https://github.com/rjpcomputing/luaforwindows/releases
Google Code下载地址 : https://code.google.com/p/luaforwindows/downloads/list
Lua 官方推荐的方法使用 LuaDist:http://luadist.org/