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

exercițiu

Definirea modelului cu încorporări (embeddings)

Vei defini un model Keras care:

  • Folosește straturi Embedding
  • Va fi antrenat cu Teacher Forcing

Acest model va avea două straturi de încorporare: un strat de încorporare pentru encoder și unul pentru decoder. De asemenea, deoarece modelul este antrenat cu Teacher Forcing, va folosi o lungime de secvență fr_len-1 în stratul Input al decoderului.

Pentru acest exercițiu, ai deja importate toate keras.layers necesare și clasa Model. De asemenea, sunt definite variabilele en_len (lungimea secvenței în engleză), fr_len (lungimea secvenței în franceză), en_vocab (dimensiunea vocabularului în engleză), fr_vocab (dimensiunea vocabularului în franceză) și hsize (dimensiunea stratului ascuns).

Instrucțiuni

100 XP
  • Definește un strat Input care acceptă o secvență de ID-uri de cuvinte.
  • Definește un strat Embedding care încorporează en_vocab cuvinte, are lungimea 96 și poate accepta o secvență de ID-uri (lungimea secvenței se specifică prin argumentul input_length).
  • Definește un strat Embedding care încorporează fr_vocab cuvinte, are lungimea 96 și poate accepta o secvență de fr_len-1 ID-uri.
  • Definește un model care primește o intrare de la encoder și o intrare de la decoder (în această ordine) și returnează predicțiile pentru cuvinte.