Les mod\u00e8les s\u00e9quence \u00e0 s\u00e9quence (Seq2Seq) sont une classe de mod\u00e8les d'apprentissage profond con\u00e7us pour traduire des s\u00e9quences d'un domaine (par exemple, des phrases en anglais) en s\u00e9quences dans un autre domaine (par exemple, des traductions correspondantes en fran\u00e7ais). Ils ont des applications dans divers domaines, notamment le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale et la pr\u00e9vision de s\u00e9ries chronologiques.<\/p>\n
Les mod\u00e8les Seq2Seq ont \u00e9t\u00e9 introduits pour la premi\u00e8re fois par des chercheurs de Google en 2014. L'article intitul\u00e9 \u00ab\u00a0Apprentissage s\u00e9quence \u00e0 s\u00e9quence avec des r\u00e9seaux de neurones\u00a0\u00bb d\u00e9crivait le mod\u00e8le initial, compos\u00e9 de deux r\u00e9seaux de neurones r\u00e9currents (RNN)\u00a0: un encodeur pour traiter la s\u00e9quence d'entr\u00e9e et un d\u00e9codeur. pour g\u00e9n\u00e9rer la s\u00e9quence de sortie correspondante. Le concept a rapidement gagn\u00e9 du terrain et a inspir\u00e9 de nouvelles recherches et d\u00e9veloppements.<\/p>\n
Les mod\u00e8les Seq2Seq sont con\u00e7us pour g\u00e9rer diverses t\u00e2ches bas\u00e9es sur des s\u00e9quences. Le mod\u00e8le se compose de\u00a0:<\/p>\n
Encodeur<\/strong>: Cette partie du mod\u00e8le re\u00e7oit une s\u00e9quence d'entr\u00e9e et compresse les informations dans un vecteur de contexte de longueur fixe. G\u00e9n\u00e9ralement, cela implique l\u2019utilisation de RNN ou de ses variantes comme les r\u00e9seaux LSTM (Long Short-Term Memory).<\/p>\n<\/li>\n D\u00e9codeur<\/strong>: Il prend le vecteur de contexte g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par l'encodeur et produit une s\u00e9quence de sortie. Il est \u00e9galement construit \u00e0 l'aide de RNN ou de LSTM et est entra\u00een\u00e9 pour pr\u00e9dire l'\u00e9l\u00e9ment suivant dans la s\u00e9quence en fonction des \u00e9l\u00e9ments pr\u00e9c\u00e9dents.<\/p>\n<\/li>\n Entra\u00eenement<\/strong>: L'encodeur et le d\u00e9codeur sont entra\u00een\u00e9s ensemble par r\u00e9tropropagation, g\u00e9n\u00e9ralement avec un algorithme d'optimisation bas\u00e9 sur le gradient.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n La structure typique d'un mod\u00e8le Seq2Seq implique\u00a0:<\/p>\nLa structure interne des mod\u00e8les s\u00e9quence \u00e0 s\u00e9quence (Seq2Seq) : comment \u00e7a marche<\/h2>\n
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Analyse des principales caract\u00e9ristiques des mod\u00e8les s\u00e9quence \u00e0 s\u00e9quence (Seq2Seq)<\/h2>\n
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Types de mod\u00e8les s\u00e9quence \u00e0 s\u00e9quence (Seq2Seq)\u00a0: utiliser des tableaux et des listes<\/h2>\n
Variantes :<\/h3>\n
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Tableau : Comparaison<\/h3>\n