One-hot vektörleri anlama
Burada sözcüklerden one-hot kodlanmış vektörler üretmeyi öğreneceksin. One-hot kodlama, sözcükleri sayısal olarak temsil etmek için sık kullanılan bir dönüştürmedir.
Keras'ın to_categorical() fonksiyonunu kullanarak one-hot vektörleri oluşturacaksın. to_categorical() fonksiyonu girdi olarak bir tamsayı dizisi bekler. Bu yüzden, bir sözcüğü bir tam sayıya dönüştürmek için kullanabileceğin bir word2index sözlüğü sağlanmıştır.
Bu egzersizi başarıyla tamamlamak için yerleşik Python zip() fonksiyonunu da kullanman gerekecek. zip() fonksiyonu aynı anda birden fazla şey üzerinde yineleme yapmanı sağlar. Örneğin, aynı uzunluktaki iki listen xx ve yy varsa, for x,y in zip(xx,yy) yazarak listelerin her bir x ve y elemanına sırayla erişebilirsin.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Keras ile Machine Translation
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
# Create a list of words and convert them to indices
words = [____, ____, ____]
word_ids = [word2index[____] for w in ____]
print(____)