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演習

埋め込みモデルの定義

次の内容を満たす Keras モデルを定義します。

  • Embedding レイヤーを使用する
  • Teacher Forcing で学習する

このモデルには 2 つの埋め込みレイヤー（エンコーダ用とデコーダ用）があります。さらに、Teacher Forcing で学習するため、デコーダの Input レイヤーでは系列長として fr_len-1 を使用します。

この演習では、必要な keras.layers と Model はすべてインポート済みです。加えて、en_len（英語の系列長）、fr_len（フランス語の系列長）、en_vocab（英語の語彙サイズ）、fr_vocab（フランス語の語彙サイズ）、hsize（隠れ層サイズ）の各変数は定義済みです。

指示

100 XP
  • ワードIDの系列を受け付ける Input レイヤーを定義します。
  • en_vocab 語を埋め込み、埋め込み次元を 96 とし、ID の系列を受け付けられる Embedding レイヤーを定義します（系列長は引数 input_length で指定します）。
  • fr_vocab 語を埋め込み、埋め込み次元を 96 とし、fr_len-1 個の ID の系列を受け付けられる Embedding レイヤーを定義します。
  • エンコーダからの入力とデコーダからの入力（この順番）を受け取り、単語の予測を出力するモデルを定義します。