Metodebevisregister
Sequence-to-Sequence Model
The sequence-to-sequence (Seq2Seq) model, introduced by Sutskever, Vinyals and Le and by Cho and colleagues in 2014, is an encoder-decoder neural network that maps a variable-length input sequence to a variable-length output sequence. It is the foundation of machine translation, text summarization, dialogue systems and code generation.
Kilderegister
Siteringer kopiert ordrett fra metodens kilderegister. Ingen påstandsnivåverifisering er underforstått fra dem.
Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) Encoder-Decoder Model
Taksonomisk metoderegister · ml-model / deep-learning
- Sutskever, I., Vinyals, O. & Le, Q. V. (2014). Sequence to Sequence Learning with Neural Networks. NeurIPS. · URL
- 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
Kuraterte påstander
Påstander lagret i bevishovedboken, hver med sin egen vurdering.
Ingen kuraterte påstander ennå
Denne visningen finner ikke opp en påstandsvurdering når hovedboken ikke har noen.
Relaterte metoder
Generert fra metodegrafen og vist som maskinforslåtte relasjoner – ingen bevispåstand er underforstått.