Machine learning
نموذج التسلسل إلى التسلسل
نموذج التسلسل إلى التسلسل (Seq2Seq)، الذي قدمه سوتسكيفر وفينيالز ولي، وتشو وزملاؤه في عام 2014، هو شبكة عصبية من نوع المشفّر-المفكّك (encoder-decoder) تقوم بتحويل تسلسل إدخال متغير الطول إلى تسلسل إخراج متغير الطول. وهو أساس الترجمة الآلية، وتلخيص النصوص، وأنظمة الحوار، وتوليد الأكواد.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Sutskever, I., Vinyals, O. & Le, Q. V. (2014). Sequence to Sequence Learning with Neural Networks. NeurIPS. link ↗
- Cho, K., van Merriënboer, B., Gulcehre, C., Bahdanau, D., Bougares, F., Schwenk, H. & Bengio, Y. (2014). Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation. EMNLP, 1724–1734. DOI: 10.3115/v1/D14-1179 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 1). Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) Encoder-Decoder Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/seq2seq
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- آلية الانتباهالتعلم العميق↔ compare
- ضبط نموذج بيرت الدقيقالتعلم العميق↔ compare
- الغابات العشوائيةتعلم الآلة↔ compare
- الانتباه الذاتي متعدد الرؤوسالتعلم العميق↔ compare
- XGBoostتعلم الآلة↔ compare