« Modèle séquence à séquence » : différence entre les versions

Dernière version du 11 octobre 2024 à 08:33

Définition

Modèle d'apprentissage qui transforme une séquence de données en entrée vers une nouvelle séquence de données en sortie.

Typiquement, on a un texte (ou une séquence de mots ou parties de mots en entrée) qui produit un autre texte (ou séquence de mots ou parties de mots) en sortie.

Compléments

Une point clé du modèle séquence à séquence est sa capacité de traiter des entrées et des sorties de longueurs variables.

Généralement, un modèle séquence à séquence est implémenté avec une architecture encodeur-décodeur en utilisant deux réseaux de neurones récurrents, un premier réseau est un encodeur et le second est un 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. Un mécanisme d'attention peut être ajouté pour améliorer les performances.

Français

modèle séquence à séquence

modèle séq.-à-séq.

modèle séq-à-séq

réseau récurrent séquence à séquence

réseau de neurones récurrent séquence à séquence

réseau neuronal récurrent séquence à séquence

architecture séquence à séquence

architecture séq.-à-séq.

réseau séq.-à-séq.

séquence à séquence

séq.-à-séq.

séq-à-séq

Anglais

sequence to sequence model

sequence-to-sequence

seq2seq model

seq2seq architecture

seq2seq network

Sources

Source: Wikipedia Seq2seq

Source: Thèse d'Edwin Simonnet

Source: Termino

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-== Domaine ==
+==Définition==
-[[Category:Vocabulary]] <br/>
+[[Modèle d'apprentissage]] qui transforme une séquence de données en entrée vers une nouvelle séquence de données en sortie.
-[[Catégorie:Apprentissage profond]] Apprentissage profond<br/>
-[[Category:Coulombe]]
-[[Category:scotty]]
-== Définition ==
+Typiquement, on a un texte (ou une séquence de mots ou parties de mots en entrée) qui produit un autre texte (ou séquence de mots ou parties de mots) en sortie.
-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.
+== Compléments ==
+Une point clé du modèle séquence à séquence est sa capacité de traiter des entrées et des sorties  de longueurs variables.
+<hr/>
+Généralement, un modèle séquence à séquence est implémenté avec une [[architecture encodeur-décodeur]] en utilisant deux [[réseau récurrent|réseaux de neurones récurrents]], un premier réseau est un encodeur et le second est un décodeur. Dans ces modèles, l'entrée et la sortie ne sont pas nécessairement de la même longueur.
+<hr/>
+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. Un mécanisme d'attention peut être ajouté pour améliorer les performances.
-== Français ==
+==Français==
+'''modèle séquence à séquence'''
+'''modèle séq.-à-séq.'''
+'''modèle séq-à-séq'''
+'''réseau récurrent séquence à séquence'''
+'''réseau de neurones récurrent séquence à séquence'''
+'''réseau neuronal récurrent séquence à séquence'''
+'''architecture séquence à séquence'''
+'''architecture séq.-à-séq.'''
+'''réseau séq.-à-séq.'''
+'''séquence à séquence'''
+'''séq.-à-séq.'''
 '''séq-à-séq'''
-'''séq.-à-séq.'''
+==Anglais==
+'''sequence to sequence model'''
+'''sequence-to-sequence'''
+'''seq2seq model'''
+'''seq2seq architecture'''
+'''seq2seq network'''
-'''séquence-à-séquence'''
+==Sources==
+[https://en.wikipedia.org/wiki/Seq2seq Source: Wikipedia Seq2seq]
-== Anglais ==
+[https://theses.hal.science/tel-02077011/document Source: Thèse d'Edwin Simonnet]
-'''Seq2Seq'''
+[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source: Termino]]
+[[Category:Apprentissage profond]]
+[[Category:Intelligence artificielle]]
-source : ................
+[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

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