« Modèle séquence à séquence » : différence entre les versions
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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. | |||
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[https://arxiv.org/abs/1409.3215 source : Université cornell (anglais) ] | |||
Version du 18 avril 2019 à 14:53
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
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki
