1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Traducere automată cu Keras
Connected

exercițiu

Partea 1: Înțelegerea modelelor GRU

Știai că aceste modele pot reține informații pe parcursul a mii de pași de timp, față de rețelele neuronale recurente standard, care reușesc de obicei să rețină mai puțin de o sută de pași? Înțelegerea modelelor GRU este esențială pentru a le folosi eficient în implementarea modelelor de traducere automată.

În acest exercițiu, vei implementa un model simplu cu un strat de intrare și un strat GRU. Vei folosi apoi modelul pentru a genera valori de ieșire pe baza unui array de intrare aleatoriu.

Nu te descuraja că lucrezi cu date aleatorii. Scopul exercițiului este să înțelegi forma (shape-ul) ieșirilor produse de stratul GRU. În capitolele următoare, vei introduce propoziții reale în straturile GRU pentru a efectua traduceri.

Instrucțiuni 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Definește un strat de intrare Keras cu dimensiunea batch-ului 2, lungimea secvenței 3 și dimensionalitatea intrării 4. Reține că poți defini un strat de intrare folosind sintaxa keras.layers.Input(<argument>=<value>).