« Modèle séquence à séquence » : différence entre les versions

Version du 18 avril 2019 à 15:53

Domaine

Apprentissage profond

Définition

Un modèle séquence-à-séquence (séq.-à-séq.) convertit une séquences d'un domaine en entrée vers une séquence dans un autre domaine en sortie. Généralement, un modèle séq.-à-séq. 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.

Un bon exemple d'utilisation d'un modèle séq.-à-séq. est la traduction neuronale d'une phrase d'une langue source vers une langue cible.

Français

séq-à-séq

séq.-à-séq.

séquence-à-séquence

Anglais

Seq2Seq

source : Université cornell (anglais)

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 == Définition ==
-Un modèle séquence-à-séquence (séq.-à-séq.) convertit une séquences d'un domaine en entrée vers une séquence dans un autre domaine en sortie. Généralement, un modèle séq.-à-séq. 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. Un bon exemple d'utilisation d'un modèle séq.-à-séq. est la traduction neuronale d'une phrase d'une langue source vers une langue cible.
+Un modèle séquence-à-séquence (séq.-à-séq.) convertit une séquences d'un domaine en entrée vers une séquence dans un autre domaine en sortie. Généralement, un modèle séq.-à-séq. 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.
+Un bon exemple d'utilisation d'un modèle séq.-à-séq. est la traduction neuronale d'une phrase d'une langue source vers une langue cible.
 == Français ==
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-source : ................
+[https://arxiv.org/abs/1409.3215     source : Université cornell (anglais) ]