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Réseau de neurones récurrent qui convertit une séquence de données d'un domaine en entrée vers une nouvelle séquence de données dans un autre domaine en sortie.  
Réseau de neurones récurrent qui convertit une séquence de données d'un domaine en entrée vers une nouvelle séquence de données dans un autre domaine en sortie.  


Note: généralement, un est implémenté en utilisant deux réseaux de neurones récurrents, un premier réseau est un encodeur et le second est un décodeur. On parle aussi d'une architecture encodeur-décodeur.Dans les modèles séquence à séquence, l'entrée et la sortie ne sont pas nécessairement de la même longueur.Un bon exemple d'utilisation d'un modèle séquence à séquence est la traduction neuronale d'une phrase d'une langue d'origine vers une langue d'arrivée.
Note: généralement, un modèle séquence à séquence est implémenté en utilisant deux réseaux de neurones récurrents, un premier réseau est un encodeur et le second est un décodeur. On parle aussi d'une architecture encodeur-décodeur. Dans ces modèles, l'entrée et la sortie ne sont pas nécessairement de la même longueur. Un bon exemple d'utilisation d'un modèle séquence à séquence est la traduction neuronale d'une phrase d'une langue d'origine vers une langue d'arrivée.


==Français==
==Français==

Version du 6 juillet 2019 à 19:56


Définition

Réseau de neurones récurrent qui convertit une séquence de données d'un domaine en entrée vers une nouvelle séquence de données dans un autre domaine en sortie.

Note: généralement, un modèle séquence à séquence est implémenté en utilisant deux réseaux de neurones récurrents, un premier réseau est un encodeur et le second est un décodeur. On parle aussi d'une architecture encodeur-décodeur. Dans ces modèles, l'entrée et la sortie ne sont pas nécessairement de la même longueur. Un bon exemple d'utilisation d'un modèle séquence à séquence est la traduction neuronale d'une phrase d'une langue d'origine vers une langue d'arrivée.

Français

modèle séquence à séquence loc. nom. masc.

modèle encodeur-décodeur n.m.

modèle séq.-à-séq. n.m.

modèle seq2seq n.m.

Anglais

sequence to sequence model

seq2seq model

encoder-decoder model


Source: Henri Lasselin (2018). Make text look like speech: disfluency generation using sequence-to-sequence neuralnetworks Domain, rapport de stages, 44 pages.

Source: Marceau Caron, Gaétan (2017), Réseaux pour le langage, Montréal IVADO, http://ivado.ca/wp-content/uploads/2017/08/2017-08-24-3-MarceauCaron-Langage.pdf, consulté le 30 mai 2019.

Source: Termino