我想设计一个可用于模式识别的神经网络，而不是传统的分类。我是否有可能构建一个可以生成模式作为输出的神经网络？ 另外，在神经网络的情况下如何处理文本数据集？
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你的问题不是特定问题，所以回答你的问题可能是一本书， 无论如何是的，你可以建立一个可以生成模式的网络
如果你想在输出中生成类似你的输入数据的模式，你可以使用自动编码器类型架构这种类型的架构试图建立一个像输入一样的输出，所以训练这些类型的网络你的损失function是生成的模式和输入模式之间的差异/距离，网络试图最小化这种损失
如果您想要的输出与您的输入不同，您仍然可以使用自动编码器以相同的方式训练网络并在其间放置所需的输出然后您可以得到您想要的
有很多这样的架构就像GAN一样，任何生成模型都可以为你的事业服务，因为开始时你可以从Haykin's book或great website开始
关于文本以及如何生成文本模式首先你必须为输入文本选择表示，比如嵌入矩阵然后你喂它 对你的网络和训练，文本生成顺序模型（如LSTM，..）是 常用的