การสร้างโมเดล encoder-decoder แบบสมบูรณ์

Machine Translation ด้วย Keras

Thushan Ganegedara

Data Scientist and Author

สิ่งที่ได้สร้างไปแล้ว

โมเดล encoder-decoder แบบ repeat vector

Encoder-decoder พร้อม TimeDistributed

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)

de_dense = keras.layers.Dense(fr_vocab, activation='softmax')
de_dense_time = keras.layers.TimeDistributed(de_dense)
de_pred = de_seq_dense(de_out)

กำหนดโมเดลแบบสมบูรณ์

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

คอมไพล์โมเดล

nmt.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['acc'])

Machine Translation ด้วย Keras