Bölüm 1: Tam modeli tanımlama

Burada encoder-decoder modelinin son birkaç katmanını uygulayacaksın. Encoder-decoder modelinin nihai tahminlerini (yani tahmin edilen Fransızca kelime olasılıklarını) elde etmek için Dense ve TimeDistributed katmanlarını kullanacaksın.

Şimdiye kadar uyguladığın encoder ve (üst kısmı olmadan) decoder sana verilmiştir. Decoder’ın GRU katmanının çıktısı de_out olarak sağlanır. Encoder ile ilgili her şeyi belirtmek için en (ör. en_gru), decoder ile ilgili şeyler içinse de (ör. de_gru) önekini kullanıyoruz.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Keras ile Machine Translation

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

Keras’tan Dense ve TimeDistributed katmanlarını içe aktar.
softmax aktivasyonuna sahip ve fr_vocab çıktısı olan bir Dense katmanı tanımla.
Dense katmanını bir TimeDistributed katmanıyla sar.
Modelin nihai tahminini de_out’u de_dense_time katmanına geçirerek al.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Import Dense and TimeDistributed layers
from tensorflow.keras.____ import ____, ____
# Define a softmax dense layer that has fr_vocab outputs
de_dense = ____(____, ____)
# Wrap the dense layer in a TimeDistributed layer
de_dense_time = ____(de_dense)
# Get the final prediction of the model
de_pred = ____(de_out)
print("Prediction shape: ", de_pred.shape)

Kodu Düzenle ve Çalıştır