Partie 2 : Faisons encore quelques parties
Excellent travail sur le dernier projet. Cette fois, vous devez simuler plusieurs jeux télévisés animés sur plusieurs jours. Votre jeu de données aura donc une dimension temporelle. Plus précisément, vos données auront la forme (number of contestants, game shows, inputs size).
Vous devrez étendre votre modèle pour intégrer cette nouvelle caractéristique. Pour cela, vous utiliserez une couche TimeDistributed afin de permettre à la couche Dense d'accepter des concurrents provenant de plusieurs jeux.
On vous fournit l'initialiseur de poids init, la liste prizes de l'exercice précédent, une entrée en série chronologique x et names, qui contient les noms des concurrents. x est un tableau numpy (3,2,3) et names est une liste Python (2,3). Autrement dit, vous avez 2 jeux (c.-à-d. longueur de séquence), chacun avec 3 concurrents (taille de lot), et chaque concurrent possède 3 attributs (taille d'entrée).
Cette activité fait partie du cours
Traduction automatique avec Keras
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Print names and x
print('names=\n',____, '\nx=\n',____, '\nx.shape=', ____)