Partie 1 : Comprendre les modèles GRU

Saviez-vous que ces modèles peuvent se souvenir de milliers de pas de temps, alors que les réseaux neuronaux récurrents standards en retiennent généralement moins d'une centaine seulement ? Comprendre les modèles GRU est essentiel pour les utiliser efficacement afin de mettre en œuvre des modèles de traduction automatique.

Dans cet exercice, vous allez créer un modèle simple composé d'une couche d'entrée et d'une couche GRU. Vous utiliserez ensuite le modèle pour produire des valeurs de sortie à partir d'un tableau d'entrée aléatoire.

Ne vous découragez pas à l'idée d'utiliser des données aléatoires. L'objectif ici est de comprendre la forme des sorties produites par la couche GRU. Dans les chapitres suivants, vous enverrez de vraies phrases aux couches GRU pour effectuer la traduction.