Mô hình Sequence-to-Sequence (Seq2Seq)
Mô hình sequence-to-sequence (Seq2Seq), được giới thiệu bởi Sutskever, Vinyals và Le cũng như bởi Cho và cộng sự vào năm 2014, là một mạng nơ-ron mã hóa-giải mã (encoder-decoder) ánh xạ một chuỗi đầu vào có độ dài thay đổi sang một chuỗi đầu ra có độ dài thay đổi. Đây là nền tảng của dịch máy, tóm tắt văn bản, hệ thống hội thoại và sinh mã.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Nguồn tài liệu
- 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 ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 1). Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) Encoder-Decoder Model. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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.
- Cơ chế chú ý (Attention Mechanism)Học sâu↔ compare
- Tinh chỉnh BERTHọc sâu↔ compare
- Rừng ngẫu nhiênHọc máy↔ compare
- Tự chú ý đa đầuHọc sâu↔ compare
- XGBoostHọc máy↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →