1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Recurrent Neural Networks (RNNs) для моделювання мови з Keras
Connected

Вправа

Стекування шарів RNN

Глибокі моделі RNN можуть містити десятки або навіть сотні шарів, щоб досягати найкращих результатів.

У цій вправі ви побачите, як створювати глибокі моделі RNN, послідовно накладаючи шари клітинок LSTM один за одним.

Для цього встановіть аргумент return_sequences у значення True для перших двох шарів LSTM і False — для останнього шару LSTM.

Щоб створювати моделі з ще більшою кількістю шарів, ви можете й далі додавати їх один за одним або написати функцію, яка використовує метод .add() у циклі, щоб додати багато шарів кількома рядками коду.

Інструкції

100 XP
  • Імпортуйте шар LSTM.
  • Поверніть послідовності в перших двох шарах і не повертайте послідовності в останньому шарі LSTM.
  • Завантажте попередньо навчені ваги.
  • Виведіть отримані значення функції втрат і точності.