การกำหนด decoder

Machine Translation ด้วย Keras

Thushan Ganegedara

Data Scientist and Author

โมเดล encoder-decoder

โมเดล encoder decoder

โมเดล encoder decoder

ทำซ้ำ context vector จาก encoder จำนวน N ครั้ง

Encoder decoder model repeat vector

RepeatVector layer:

รับ argument เดียวที่กำหนดความยาว sequence ของ output
รับ input ขนาด (batch_size, input size) (เช่น input ขนาด 2 x 3)
ส่งออกข้อมูลขนาด (batch_size, sequence length, input size) (เช่น output ขนาด 2 x 3 x 3)

การทำงานของ repeat vector

from tensorflow.keras.layers import RepeatVector
rep = RepeatVector(5)

r_inp = Input(shape=(3,))
r_out = rep(r_inp)

repeat_model = Model(inputs=r_inp, outputs=r_out)

rep = RepeatVector(5)
r_out = rep(r_inp)

r_out = RepeatVector(5)(r_inp)

x = np.array([[0,1,2],[3,4,5]])
y = repeat_model.predict(x)
print('x.shape = ',x.shape,'\ny.shape = ',y.shape)

x.shape =  (2, 3) 
y.shape =  (2, 5, 3)

การกำหนด decoder

de_inputs = RepeatVector(fr_len)(en_state)

decoder_gru = GRU(hsize, return_sequences=True)

กำหนด initial state ของ decoder

gru_outputs = decoder_gru(de_inputs, initial_state=en_state)

enc_dec = Model(inputs=en_inputs, outputs=gru_outputs)

Machine Translation ด้วย Keras