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演習

モデルの学習

2017 年には、Google 翻訳が毎日 5 億人以上のユーザーに利用されていたことをご存じですか？

ここでは、最初の Teacher Forcing を用いたモデルを学習します。Teacher Forcing は、ニューラル機械翻訳のような sequence-to-sequence モデルで性能を高めるためによく使われます。

この演習では、sents2seqs() 関数、英語の文 en_text、フランス語の文 fr_text が提供されています。

指示

100 XP
  • 各系列の最後の単語を除く、フランス語単語のワンホット符号化系列を含むデコーダ入力を取得します。
  • 各系列の最初の単語を除く、フランス語単語のワンホット符号化系列を含むデコーダ出力を取得します。
  • 単一バッチのデータでモデルを学習します。
  • 学習データ en_x, de_x, de_y に対する評価指標（loss と accuracy）を取得します。