实现完整的编码器-解码器模型

使用 Keras 的机器翻译

Thushan Ganegedara

Data Scientist and Author

您已实现的部分

  • 编码器读取英语（源）输入
  • 编码器生成上下文向量
  • 解码器接收重复的上下文向量
  • 解码器输出 GRU 序列

编码器-解码器模型（重复向量）

使用 Keras 的机器翻译

解码器上半部分

  • 使用 TimeDistributed 和 Dense 层实现。

带 TimeDistributed 的编码器-解码器

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实现完整模型

  • 编码器

    en_inputs = Input(shape=(en_len, en_vocab))
en_gru = GRU(hsize, return_state=True)
en_out, en_state = en_gru(en_inputs)

  • 解码器

    de_inputs = RepeatVector(fr_len)(en_state)
de_gru = GRU(hsize, return_sequences=True)
de_out = de_gru(de_inputs, initial_state=en_state)
使用 Keras 的机器翻译

实现完整模型

  • softmax 预测层 
de_dense = keras.layers.Dense(fr_vocab, activation='softmax')
de_dense_time = keras.layers.TimeDistributed(de_dense)
de_pred = de_seq_dense(de_out)
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编译模型

定义完整模型

nmt = keras.models.Model(inputs=en_inputs, outputs=de_pred)

编译模型

nmt.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['acc'])
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让我们练习！

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