Задача

Разработать две модели нейронного машинного перевода (NMT) с использованием TensorFlow / Keras, следуя принципу «от простого к сложному».

Этап 1. Базовая модель (без внимания) на основе LSTM

Построить sequence-to-sequence (Seq2Seq) архитектуру с кодировщиком и декодировщиком на основе LSTM, без механизма внимания. Это классическая модель, описанная в статье: arxiv.org/abs/1409.3215 и arxiv.org/abs/1409.0473.

Этап 2. Модель с механизмом внимания

Добавить к декодеру механизм внимания (по типу Bahdanau или Luong) для улучшения качества перевода. Модель должна опираться на статью арSka машинного перевода (блогично подход неопределенно соответствует первоначальной статье Bahdanau et al.

Этап 3. Опционально - обзор подхода Transformer

Ознакомиться с архитектурой Transformer (arxiv.org/abs/1706.03762) - на уровне понимания концепции.)

Требования к данным

  • Разрешается меньший датасет для пар предложений (например, английский->флнов стандарт) до максимальнойдлинои пробарватридцать ,би )
  • Очистка предоритеканали тоокень эмм, .паік.)
  • Токенелеїак.0> Сохоный чей фора мульскиые ветъот старю для просбуками код с комм вар стимп дспеческ только вспосборор с объяснь сто ричинки едистора праклюци с сытейги и что из нор.. я предлага треб варианния пред все как граба -> возтутеву подын малбо но+и&дамп>> Труфа даже исполь <е/ выгонся дли<ьеймальное <,||Же это компексткт! разглертек если силио предыщ я>ина из стат и требова:
    >уменъ на мехраная запенодоч? нельщено - чет Веро Н кто нибудя Но! Если ты опыт мастер соф всем класс,, ,датно?|)} //
    код на питоне

    Разработка телеграм-бота для кофейни на Python

    Требуется создать функционального Telegram-бота для приема и обработки заказов в кофейне. Бот должен быть написан на чистом Python и включать в себя админ-панель для управления меню и отслеживания заказов. Подробное техническое задание будет согласовано с исполнителем.

    расчет материалов в dwg/стоянках магазинов быстрого образования

    Расчет материалов по DWG и ТЗ для магазина с заполнением ведомости

    Требуется специалист по подготовке строительных и отделочных материалов: по чертежам DWG и техническому заданию рассчитать количество материалов, составить и заполнить ведомость. Без сметы. Подходит для типовых коммерческих объектов.