MulaiMulai sekarang secara gratis

Bagian 1: Memahami model GRU

Tahukah Anda bahwa model ini dapat mengingat hingga ribuan langkah waktu dibandingkan jaringan saraf berulang standar yang biasanya hanya mampu mengingat kurang dari seratus langkah waktu. Memahami model GRU penting agar Anda dapat menggunakannya secara efektif untuk membangun model penerjemahan.

Pada latihan ini, Anda akan mengimplementasikan model sederhana yang memiliki lapisan masukan dan satu lapisan GRU. Anda kemudian akan menggunakan model tersebut untuk menghasilkan nilai keluaran dari sebuah larik masukan acak.

Jangan berkecil hati karena Anda menggunakan data acak. Tujuan latihan ini adalah memahami bentuk (shape) keluaran yang dihasilkan oleh lapisan GRU. Pada bab-bab selanjutnya, Anda akan memasukkan kalimat nyata ke lapisan GRU untuk melakukan penerjemahan.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Penerjemahan Mesin dengan Keras

Lihat Kursus

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

import tensorflow.keras as keras
import numpy as np
# Define an input layer
inp = keras.layers.____(____=(____))
Edit dan Jalankan Kode