1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Kerasで学ぶMachine Translation
Connected

Exercise

パート2: 文字列反転モデル - エンコーダ

ここでは、文字列反転モデルの残りのエンコーダ部分を実装します。エンコーダは、前の課題で実装した words2onehot() 関数が生成するワンホットベクトルを入力として受け取ります。

ここで実装するのは encoder() 関数です。encoder() 関数はワンホットベクトルの集合を受け取り、単語IDのリストへと変換します。

この演習では、words2onehot() 関数と、（We、like、dogs を含む）word2index 辞書が提供されています。

Instructions

100 XP
  • np.argmax() 関数を使って onehot を単語IDの配列に変換し、その単語IDを返します。
  • 単語 We、like、dogs を含む単語リストを定義します。
  • words2onehot() 関数を使って、単語リストをワンホットベクトルに変換します。words2onehot() は引数として単語リストと Python の辞書を受け取ることに注意してください。
  • encoder() 関数を使って、ワンホットベクトルのコンテキストベクトルを取得します。