← 返回
帮助我理解记忆代码---**Slide Content Extraction:** **Title:** 4 文本序列应用实例: 机器翻译 (4 Text Sequence Application Example: Machine Translation) (Logo of 广州软件学院 - Software Engineering Institute of Guangzhou is also present in the top right corner) **Section Header:** □ Encoder建立过程【重点】 (Encoder Construction Process [Key Point]) **Content Bullet Points:** √ 输入层、Embedding、LSTM、输出层 (Input Layer, Embedding, LSTM, Output Layer) **Code Snippet:** from keras.layers import Input,LSTM,Dense,Embedding from keras.models import Model, load_model hidden_size_1 = 64 hidden_size_2 = 128 encoder_input = Input(shape = (max_length,)) x = Embedding(eng_vocab_size, hidden_size_1, mask_zero=True, name='ENG')(encoder_input) encoder_output,encoder_h,encoder_c = LSTM(hidden_size_2, return_state=True, name='Encoder')(x) encoder_state = [encoder_h,encoder_c]
📋 信息
💬 答案
📝 字幕
视频信息
视频地址
复制
封面地址
复制
Provider
答案文本
复制
视频字幕
复制
这段代码展示了机器翻译编码器的构建过程。编码器是序列到序列模型的重要组成部分,负责将源语言序列转换为语义表示。整个流程包括四个主要步骤:输入层接收序列数据,词嵌入层将词索引转换为向量,LSTM层处理序列信息,最后输出包含语义的状态向量。