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

ćwiczenie

Część 2: Poznawanie modeli GRU

Teraz zobaczysz, jak używać modeli Keras do przyjmowania partii danych o dowolnym rozmiarze. Ta możliwość jest istotna z wielu powodów. Pozwala na przykład zdefiniować jeden model Keras i eksperymentować z różnymi rozmiarami partii na etapie trenowania – bez konieczności wprowadzania jakichkolwiek zmian w samym modelu.

W tym ćwiczeniu keras oraz numpy (jako np) są już zaimportowane.

Instrukcje

100 XP
  • Zdefiniuj warstwę wejściową, która przyjmuje partie danych o dowolnym rozmiarze, z długością sekwencji 3 i rozmiarem wejścia 4.
  • Zdefiniuj warstwę GRU z 10 ukrytymi jednostkami, która przyjmuje poprzednie wejście i produkuje wyjście.
  • Zdefiniuj model o nazwie model, który przyjmuje warstwę wejściową jako wejście i produkuje wyjście warstwy GRU jako wyjście. Pamiętaj, że możesz użyć składni keras.models.Model(<argument>=<wartość>), aby zdefiniować model.
  • Oblicz predykcje modelu dla x1 i x2.