Phần 1: Tìm hiểu mô hình GRU
Bạn có biết các mô hình này có thể “ghi nhớ” đến hàng nghìn bước thời gian, trong khi mạng nơ-ron hồi quy tiêu chuẩn thường chỉ nhớ được dưới một trăm bước không? Hiểu rõ mô hình GRU là rất cần thiết để bạn dùng chúng hiệu quả khi xây dựng mô hình dịch máy.
Trong bài tập này, bạn sẽ triển khai một mô hình đơn giản gồm một tầng đầu vào và một tầng GRU. Sau đó, bạn sẽ dùng mô hình để tạo giá trị đầu ra cho một mảng đầu vào ngẫu nhiên.
Đừng nản lòng vì bạn đang dùng dữ liệu ngẫu nhiên. Mục tiêu của bài tập là giúp bạn hiểu hình dạng (shape) của các đầu ra do tầng GRU tạo ra. Ở các chương sau, bạn sẽ đưa các câu thực tế vào các tầng GRU để thực hiện dịch.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Translation với Keras
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
import tensorflow.keras as keras
import numpy as np
# Define an input layer
inp = keras.layers.____(____=(____))