Запис атласу: https://www.aitimeline.dev/uk/events/evt-0008/
Дослідження · 10 вересня 2014 р.
Нейромережеве перетворення послідовностей застосували до перекладу.
Ця робота продемонструвала переклад end-to-end парними рекурентними мережами.
Наведені оцінки стосуються завдання WMT, а не загального розуміння мови.
arXiv · Опубліковано 10 вересня 2014 р.
Advances in Neural Information Processing Systems 27 (NIPS 2014), NeurIPS proceedings · Опубліковано 2014
Дві роботи одного місяця про нейромережевий переклад послідовностей.
Автори прямо використовують багатошарові LSTM-мережі для кодування вхідної послідовності й формування перекладу.
Модель прямо перенесено з машинного перекладу «кодер — декодер» (Sutskever, Vinyals, Le): замість речення вихідною мовою кодується зображення.
Допис пояснює GNMT як рекурентні мережі, що прямо вчать відображення вхідної послідовності у вихідну, з посиланням на Sutskever, Vinyals, Le 2014.