人工智能实战_第四次作业第一部分
作业要求
| 标题 | 内容 |
|---|---|
| 这个作业属于哪个课程 | 班级博客的链接 |
| 这个作业的要求在哪里 | 作业要求的链接 |
| 我在这个课程的目标是 | 完成一个完整的项目，学以致用 |
| 这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标 | 开始第一个团队项目 |
一、队伍名字
爱ML也要爱DS
二、项目NABCD
- Need：
随着时代的发展，对联已经逐渐淡出我们的日常生活，多数人只有逢年过节时才会接触对联，但是对联本身具备的文化含义以及实际作用并未因此消失。对联作为一种文化载体不但易于被人了解和交流更能显示出一个人的文化底蕴。
我们在社交场合往往需要展示自己的文化底蕴，不论在朋友圈还是日常交流中，对联在表情达意方面往往可以起到事倍功半的作用。但是限于学习对联需要大量的时间成本，对于普通人而言，一个能够自动对对联的工具就十分重要。 - Approach：
对于以上的需求，基于收集的70W条对联数据，搭建的循环神经网络在Tensor2Tensor框架中进行训练，并且编写简单的交互界面，最终实现提供输入上联和显示下联的功能。 - Benefit ：
我们的对联程序拥有较高的准确率，并不是简单的词藻堆砌，我们还考虑加入练字这一功能，使得获得的对联更加得体，有内涵。 - Competitors：
我们的项目在比较完整地实现对对联功能基础上，预计尝试练字功能，和用户的交互功能，例如从用户反馈中，我们可以改进模型推理过程。扩展功能会不断添加。 - Delivery：
该项目可以通过制作一个简单的微信小程序在免费提供，通过用户的反馈进一步完善项目。
三、团队成员和分工
- 王涛：模型构建推理，扩展。
- 刘强：模型构建推理，扩展。
- 有个成员离队了，现在就两个了。
四、项目时间预估
一个月
五、项目初版
代码仓库链接
部分训练截图：
六、总结
由于Tensor2Tensor版本不同，和tensorflow，cuda，cudnn等版本的不兼容，tf.contrib模块被弃用，出现了很多问题，修改了很多处代码，学习了很多linux命令行指令，最终完成模型训练工作。
对于扩展功能，暂时以下想法：首先是更加深入了解模型的problem定义工作，了解T2T大致的工作原理。用最新的模型解决功能；增加fairseq模块；增加交互功能：例如不再是上联出下联，而是进行object detection，模型自己编写对联；增加和用户的交互功能：例如用户需要的可能是黄昏的景色，从而对模型推理进行指导；界面等等。
功能很多，还是要尽快完成基础任务，毕竟还想尝试2048的扩展作业，尽快完成设想任务，有新的代码修改会push到github仓库中等等。。
