Première partie : Compréhension des modèles GRU

Saviez-vous que ces modèles peuvent mémoriser jusqu'à des milliers d'étapes, contrairement aux réseaux neuronaux récurrents standard qui ne peuvent généralement mémoriser que moins d'une centaine d'étapes ? Il est essentiel de bien comprendre les modèles GRU pour les utiliser efficacement dans la mise en œuvre de modèles de traduction automatique.

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

Ne vous découragez pas d'utiliser des données aléatoires. L'objectif de cet exercice est de comprendre la forme des résultats produits par la couche GRU. Dans les chapitres suivants, vous introduirez des phrases réelles dans les couches GRU afin d'effectuer la traduction.