# char-rnn ## 概要 [[Andrej Karpathy]]が2015年の記事[[@2026__30papers__The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks]]と同時に公開した、文字レベルの多層LSTMを訓練・標本化するTorch/Luaリポジトリである。1つのテキストファイルを入力し、次文字予測を学習したモデルから文字列を自己回帰生成する。MITライセンスで公開された。(Source: [[@2026__30papers__The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks]]) ## 役割 - 記事中のPaul Graham随筆、Shakespeare、Wikipedia、LaTeX、Linuxソースコードの実験を再現する実装 - 多層LSTM、ドロップアウト、切断された通時的誤差逆伝播、温度付き標本化を扱う実験基盤 - 約100行のNumPy製バニラRNN実装に対する、GPUを利用する実用的なTorch版 ## 関連 - [[文字レベル言語モデル]] — 実装対象 - [[RNN]] — 基礎となる系列モデル - [[Andrej Karpathy]] — 作者 ## 出典 - [[@2026__30papers__The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks]] - https://github.com/karpathy/char-rnn