【每周一文】Sequence to Sequence Learning with Neural Networks（2014）

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#序列化模型 #RNN

本文介绍了Sequence to Sequence Learning with Neural Networks模型，用于处理序列到序列任务，如机器翻译、语音识别等。Seq2Seq模型由编码和解码两部分组成，其中编码器将输入序列转化为固定长度向量，解码器根据此向量生成输出序列。文章讨论了不同的编码器（如RNN、LSTM、GRU）和解码器（如RNN、Attention Model）选项。

概述

DNN已经被成功用于多种AI任务，并取得很多可喜的成绩，例如语音识别、图片分类等。然而它们都不能处理序列到序列的任务，该文提出了一个端到端的（End To End）模型处理序列到序列的任务。
本文主要介绍：

1.Seq2Seq任务描述
2.Seq2Seq模型介绍

任务描述

在自然语言处理中有很多任务都可以归约为序列到序列的任务，例如：
1.机器翻译问题
2.语音识别
3.图片添加注释
4. 问答系统
5. 文本摘要

这些问题都1）输入和输出可能都是不同领域2）输入和输出可能长度不一致。

该文提出的Seq2Seq的模型能够处理上述问题，并且能够端到端处理不需要额外其他操作。

Seq2Seq模型

模型简单描述如下：
这里写图片描述

1.其中序列ABC是输入序列，WXYZ是输出序列，EOS是结束符号
2.模型分为两个阶段1）encode阶段，该阶段将输入序列编码成一个定长维度的向量2）decode阶段，根据编码后向量预测输出向量。
3.编码过程，可以使用标准的RNN模型，例如

htyt=f(
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（翻译）Sequence to Sequence Learning with Neural Networks
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09-02 2751
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慢慢斟酌，将LSTM慢慢地将其搞定都行啦的样子与打算。 全部都慢慢的不断打磨和学习。
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文章引用Sequence to sequence learning with neural networks 参考文献
03-08
<think>好的，我现在需要处理用户关于《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》论文的参考文献请求。首先，我需要确认用户的具体需求。用户提到想查找该论文的引用和参考文献，但提供的站内引用都是关于这篇论文本身的讨论，而不是原始论文的参考文献列表。 接下来，我要检查用户提供的引用内容。引用1到5都是用户站内的资料，主要是对该论文的翻译、阅读总结以及创新点的分析，没有直接给出原论文的参考文献。因此，我需要根据已知信息，指导用户如何找到原论文的参考文献。 首先，正确的做法是直接查看原论文的末尾部分，通常参考文献会在那里列出。但由于用户可能无法访问原论文，我需要提供其他方法。比如，通过Google Scholar搜索该论文，查看被引用的文献，或者使用学术数据库如IEEE Xplore、ACM Digital Library来查找。 另外，用户可能需要知道标准的引用格式。例如，原论文的作者是Ilya Sutskever等，发表于2014年的NIPS会议。正确的引用格式应该是： Sutskever, I., Vinyals, O., & Le, Q. V. (2014). Sequence to sequence learning with neural networks. In *Advances in neural information processing systems* (pp. 3104-3112). 同时，用户可能需要该论文中引用的其他文献，例如关于LSTM、Encoder-Decoder结构的相关研究。这时可以建议用户查阅原论文的参考文献部分，或者推荐一些经典论文，如Hochreiter的LSTM论文、Bahdanau的注意力机制论文等。 需要注意的是，用户提供的站内引用并没有给出原论文的参考文献，因此无法直接从中提取。需要引导用户到正确的学术资源中去查找，并可能提供一些示例引用格式和相关的重要文献，帮助用户进一步研究。</think>关于论文《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》的参考文献及引用方法，以下是分步说明： --- ### 1. **论文基本信息** - **标题**: Sequence to Sequence Learning with Neural Networks - **作者**: Ilya Sutskever, Oriol Vinyals, Quoc V. Le - **会议/年份**: 2014年发表于NeurIPS（NIPS）会议 - **核心贡献**: 提出基于LSTM的Encoder-Decoder框架，首次实现端到端序列到序列学习[^3][^4]。 --- ### 2. **标准引用格式** 根据APA格式（示例）： ```latex Sutskever, I., Vinyals, O., & Le, Q. V. (2014). Sequence to sequence learning with neural networks. In \textit{Advances in neural information processing systems} (pp. 3104–3112). ``` --- ### 3. **查找原论文参考文献的方法** - **直接查看原论文**：论文末尾的"References"部分列出了所有引用文献[^1]。 - **通过学术数据库**：在Google Scholar、IEEE Xplore或ACM Digital Library中搜索论文标题，可获取完整参考文献列表。 - **使用引用管理工具**：Zotero或Mendeley导入论文后自动生成参考文献格式。 --- ### 4. **该论文常引用的关键文献** 论文中可能引用的经典研究包括： 1. **LSTM基础论文**：Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. 2. **Encoder-Decoder结构**：Kalchbrenner, N., & Blunsom, P. (2013). Recurrent continuous translation models. 3. **神经语言模型**：Bengio, Y., et al. (2003). A neural probabilistic language model. --- ### 5. **该论文的后续引用** 若需查找引用此论文的后续研究（如注意力机制、Transformer等），可通过Google Scholar的"Cited by"功能查看，目前已被引用超3万次。 ---
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