Modèle séquence à séquence


Révision datée du 10 juin 2019 à 21:32 par Patrickdrouin (discussion | contributions) (Ajout d'une source)

Domaine

Apprentissage profond
Intelligence artificielle


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 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.


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.

Français

modèle séquence à séquence

modèle encodeur-décodeur

modèle seq2seq

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.


Anglais

sequence to sequence model

seq2seq model

encoder-decoder model