BaşlayınÜcretsiz başlayın

Eğitim için veriyi hazırlama

Bu egzersizde, modeli eğitmek için veriyi hazırlamaya devam edeceksin. Cümleler ve bir sonraki karakterlerden oluşan dizileri oluşturduktan sonra, bunları modelde kullanılabilecek sayısal değerlere dönüştürmen gerekiyor.

Bu adım gerekli çünkü RNN modelleri metin (string) değil yalnızca sayılar bekler. Cümlelerde yer alan karakterleri temsil eden konumlarda sıfır veya birlerden oluşan sayısal diziler oluşturacaksın. Birler (veya True), ilgili karakterin mevcut olduğunu; sıfırlar (veya False) ise cümlenin o konumunda karakterin olmadığını gösterir.

sentences, next_char, n_vocab, chars_window, num_seqs (eğitim verisindeki cümle sayısı) değişkenleri ile numpy'nin np olarak içe aktarıldığı ortam hazır durumda.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Keras ile Dil Modellemesi için Yinelenen Sinir Ağları (RNN)

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • (cümle sayısı, karakter penceresi, sözlük boyutu) şeklinde ve sıfırlarla dolu bir np.array() oluştur.
  • Mevcut karakterin konumunu 1 olarak ayarlamak için char_to_index sözlüğünü kullan.
  • Mevcut bir sonraki karakteri 1 olarak ayarla.
  • Her dizinin ilk konumunu yazdır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Instantiate the variables with zeros
numerical_sentences = np.zeros((____, ____, ____), dtype=np.bool)
numerical_next_chars = np.zeros((num_seqs, n_vocab), dtype=np.bool)

# Loop for every sentence
for i, sentence in enumerate(sentences):
  # Loop for every character in sentence
  for t, char in enumerate(sentence):
    # Set position of the character to 1
    numerical_sentences[i, t, ____] = ____
    # Set next character to 1
    ____[i, char_to_index[next_chars[i]]] = 1

# Print the first position of each
print(____, ____, sep="\n")
Kodu Düzenle ve Çalıştır