पूर्ण encoder-decoder मॉडल लागू करना

Keras के साथ Machine Translation

Thushan Ganegedara

Data Scientist and Author

अब तक आपने क्या बनाया है

  • Encoder अंग्रेज़ी (source) इनपुट लेता है
  • Encoder context vector बनाता है
  • Decoder context vectors के दोहराए सेट को लेता है
  • Decoder GRU आउटपुट sequence देता है

Encoder decoder model repeat vector

Keras के साथ Machine Translation

Decoder का ऊपरी भाग

  • TimeDistributed और Dense लेयर्स से लागू किया गया।

Encoder decoder with TimeDistributed

Keras के साथ Machine Translation

पूर्ण मॉडल लागू करना

  • Encoder

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

  • Decoder

    de_inputs = RepeatVector(fr_len)(en_state)
de_gru = GRU(hsize, return_sequences=True)
de_out = de_gru(de_inputs, initial_state=en_state)
Keras के साथ Machine Translation

पूर्ण मॉडल लागू करना

  • Softmax prediction लेयर 
de_dense = keras.layers.Dense(fr_vocab, activation='softmax')
de_dense_time = keras.layers.TimeDistributed(de_dense)
de_pred = de_seq_dense(de_out)
Keras के साथ Machine Translation

मॉडल कम्पाइल करना

पूर्ण मॉडल परिभाषित करना

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

मॉडल कम्पाइल करना

nmt.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['acc'])
Keras के साथ Machine Translation

अभ्यास करते हैं!

Keras के साथ Machine Translation

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