Я довольно новичок в нейронных сетях и Keras в целом. Я пытался реализовать перекрестный автоматический кодировщик для передачи стиля из одного фрагмента текста в другой. Я пытаюсь обучить два автокодера E1-D1 и E2-D2 двум различным стилям текста, а затем объединить E1 с D2, чтобы получить передачу стиля. Однако, поскольку формы вывода E1 не совпадают с формой ввода, которую D1 хочет / принимает, это не работает. Как упоминалось ранее, я использую Keras для этого, но я застрял. Вот модель кодера-декодера (автоэнкодера) -
encoder_inputs = Input(shape=(None, num_encoder_tokens))
encoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_state=True)
encoder_outputs, state_hidden, state_cell = encoder_lstm(encoder_inputs)
encoder_states = [state_hidden, state_cell]
decoder_inputs = Input(shape=(None, num_decoder_tokens))
decoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_sequences=True, return_state=True)
decoder_outputs, decoder_state_hidden, decoder_state_cell = decoder_lstm(decoder_inputs, initial_state=encoder_states)
decoder_dense = Dense(num_decoder_tokens, activation='softmax')
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)
training_model = Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs)