Всем добрый день!
И у нас снова открыт новый поток на доработанный курса «Data scientist»: ещё один отличный преподаватель, чуть доработанная исходя из обновлений программа. Ну и как обычно интересные открытые уроки и подборки интересных материалов. Сегодня мы начнём разбор seq2seq моделей от Tensor Flow.
Поехали.
Как уже обсуждалось в туториале RNN (рекомендуем ознакомиться с ним перед чтением этой статьи), рекуррентные нейронные сети можно научить моделировать язык. И возникает интересный вопрос: возможно ли обучение сети на определенных данных для генерации осмысленного ответа? Например, можем ли мы научить нейронную сеть переводить с английского языка на французский? Оказывается, что можем.
Это руководство покажет вам, как создать и обучить такую систему end-to-end. Скопируйте основной репозиторий Tensor Flow и репозиторий моделей TensorFlow с GitHub. Затем, можно начать с запуска программы перевода:
cd models/tutorials/rnn/translate
python translate.py --data_dir [your_data_directory]
