« Modèle séquence à séquence » : différence entre les versions
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Typiquement, on a un texte | Typiquement, on a un texte ou une séquence de mots ou de parties de mots en entrée qui produit un autre texte ou une autre séquence de mots ou de parties de mots en sortie. | ||
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Une point clé du modèle séquence à séquence est sa capacité de traiter des entrées et des sorties de longueurs variables. | Une point clé du modèle séquence à séquence est sa capacité de traiter des entrées et des sorties de longueurs variables. | ||
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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. | 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. | ||
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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. | 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. | ||
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''Normalmente, un texto de entrada o una secuencia de palabras o partes de palabras producen un texto de salida o una secuencia de palabras o partes de palabras.'' | |||
==Sources== | |||
[https://en.wikipedia.org/wiki/Seq2seq Source: Wikipedia Seq2seq] | |||
[https://theses.hal.science/tel-02077011/document Source: Thèse d'Edwin Simonnet] | |||
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Dernière version du 22 juillet 2025 à 11:36
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 de parties de mots en entrée qui produit un autre texte ou une autre séquence de mots ou de 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
Español
modelo secuencia a secuencia
Modelo de aprendizaje que transforma una secuencia de datos de entrada en una nueva secuencia de datos de salida.
Normalmente, un texto de entrada o una secuencia de palabras o partes de palabras producen un texto de salida o una secuencia de palabras o partes de palabras.
Sources
Source: Thèse d'Edwin Simonnet
101 MOTS DE L' IA
Ce terme est sélectionné pour le livre « Les 101 mots de l'intelligence artificielle »
Contributeurs: Arianne Arel, Claude Coulombe, Jacques Barolet, Espanol: Jean-Sébastien Zavalone, Patrick Drouin, wiki
