Machine learning
מודל רצף-לרצף
מודל הרצף-לרצף (Seq2Seq), שהוצג על ידי סוטסקבר, ויניאלס ולֵה ועל ידי צ'ו ועמיתיו בשנת 2014, הוא רשת עצבית מסוג מקודד-מפענח (encoder-decoder) הממפה רצף קלט באורך משתנה לרצף פלט באורך משתנה. הוא מהווה את הבסיס לתרגום מכונה, סיכום טקסט, מערכות דיאלוג ויצירת קוד.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 1). Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) Encoder-Decoder Model. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- מנגנון קשבלמידה עמוקה↔ compare
- כוונון עדין של BERTלמידה עמוקה↔ compare
- יער אקראילמידת מכונה↔ compare
- Self-Attention מרובה ראשים (Multi-Head Self-Attention)למידה עמוקה↔ compare
- XGBoostלמידת מכונה↔ compare