Informazioni per "Sequence to Sequence (seq2seq)"

Informazioni di base

Titolo visualizzatoSequence to Sequence (seq2seq)
Criterio di ordinamento predefinitoSequence to Sequence (seq2seq)
Lunghezza della pagina (in byte)4 279
ID namespace0
ID della pagina389
Lingua del contenuto della paginait - italiano
Modello del contenuto della paginawikitesto
Indicizzazione per i robotConsentito
Numero di redirect a questa pagina0
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Cronologia delle modifiche

Creatore della paginaAlesaccoia (discussione | contributi)
Data di creazione della pagina21:35, 25 mar 2024
Ultimo contributoreAlesaccoia (discussione | contributi)
Data di ultima modifica12:19, 10 set 2024
Numero totale di modifiche21
Numero totale di autori diversi3
Numero di modifiche recenti (negli ultimi 90 giorni)0
Numero di autori diversi recenti0

Proprietà della pagina

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Descrizione

Contenuto

Titolo della pagina: (title)
This attribute controls the content of the <title> element.
Sequence to Sequence Model
Title mode (title_mode)
Ulteriori informazioni
append
Article description: (description)
This attribute controls the content of the description and og:description elements.
Il modello Sequence to Sequence (seq2seq) è un approccio di deep learning basato su un'architettura encoder-decoder, utilizzato principalmente per la traduzione automatica e la generazione di didascalie di immagini. L'encoder elabora la sequenza di input e ne crea una rappresentazione semantica, mentre il decoder utilizza questa rappresentazione per generare una sequenza di output. Questo modello ha gettato le basi per architetture più avanzate come i Transformer.
Article image: (image)
This attribute controls the content of the og:image element. This image is mostly displayed as a thumbnail on social media.
Seq2seq.png
Parole chiave: (keywords)
This attribute controls the content of the keywords and article:tag elements.
  • reti neurali
  • deep learning
  • traduzione automatica
  • sequenze
  • encoder-decoder
  • NLP
  • elaborazione del linguaggio naturale
  • intelligenza artificiale
  • apprendimento automatico
  • modello linguistico
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