1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Tłumaczenie maszynowe z Keras
Connected

ćwiczenie

Część 1: Definiowanie pełnego modelu

W tym ćwiczeniu zaimplementujesz ostatnie warstwy modelu enkodera-dekodera. Użyjesz warstw Dense i TimeDistributed, aby uzyskać końcowe przewidywania modelu (czyli prawdopodobieństwa przynależności do poszczególnych słów francuskich).

Dostępne są enkoder i dekoder (bez górnej części), które zaimplementowano wcześniej. Wyjście de_out warstwy GRU dekodera jest już dostarczone. Prefiks en (np. en_gru) oznacza elementy należące do enkodera, a de – elementy dekodera (np. de_gru).

Instrukcje

100 XP
  • Zaimportuj warstwy Dense i TimeDistributed z Keras.
  • Zdefiniuj warstwę Dense z aktywacją softmax, która ma fr_vocab wyjść.
  • Owiń warstwę Dense w warstwę TimeDistributed.
  • Uzyskaj końcowe przewidywanie modelu, przekazując de_out do warstwy de_dense_time.