Авторизация
Быстрая регистрация
После регистрации вы сможете задавать вопросы и писать свои ответы, получая за это бонусы. Все остальные функции на сайте доступны без регистрации.
Напиши ответ и заработай
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонусы.
Выберите обучающие онлайн-курсы
- Разработка
- Маркетинг
- Аналитика
- Дизайн
- Менеджмент
Деньги на новый год и праздники
- Кредитные карты
- Быстрые займы
Совкомбанк
Кред. лимит
500 000 ₽
Проц. ставка
от 0%
Без процентов
До 36 мес.
Стоимость
0 руб.
Кэшбэк
до 10%
Решение
5 мин.
8 800 200-66-96
sovcombank.ru
Лицензия: №963
39 256 заявок
МТС Банк
Кред. лимит
1 000 000 ₽
Проц. ставка
от 11.9%
Без процентов
до 111 дней
Стоимость
0 руб.
Кэшбэк
до 30%
Решение
2 мин.
8 800 250-0-520
mtsbank.ru
Лицензия: №2268
17 943 заявок
Альфа-банк
Кред. лимит
500 000 ₽
Проц. ставка
от 11.99%
Без процентов
до 365 дней
Стоимость
0 руб.
Кэшбэк
до 33%
Решение
2 мин.
8 800 2000 000
alfabank.ru
Лицензия: №1326
12 162 заявок
ВебЗайм
Сумма займа
30 000 ₽
Проц. ставка
От 0%
Срок займа
До 30 дней
Кред. история
Любая
Возраст
От 18 лет
Решение
5 мин.
8-800-700-8706
web-zaim.ru
27 881 заявок
ВэбБанкир
Сумма займа
30 000 ₽
Проц. ставка
От 0%
Срок займа
До 30 дней
Кред. история
Любая
Возраст
От 20 лет
Решение
1 мин.
8 800 775-54-54
webbankir.com
32 718 заявок
Lime
Сумма займа
70 000 ₽
Проц. ставка
От 0%
Срок займа
До 168 дней
Кред. история
Любая
Возраст
От 21 года
Решение
1 мин.
8-800-7000-197
lime-zaim.ru
16 537 заявок
Seq2seq (Sequence-to-Sequence) — это модель глубокого обучения, которая используется для задач машинного перевода, генерации текста, чат-ботов и других задач, связанных с последовательностями данных. Она состоит из двух рекуррентных нейронных сетей: энкодера и декодера.
Энкодер принимает на вход последовательность данных и преобразует ее в вектор фиксированной длины, который содержит информацию о входных данных. Декодер затем использует этот вектор для генерации выходной последовательности.
Seq2seq модель обучается на парах входных и выходных последовательностей. Во время обучения, она предсказывает выходную последовательность на основе входной, а затем сравнивает предсказание с фактической выходной последовательностью, вычисляя потери. Затем модель обновляет свои веса с помощью обратного распространения ошибки, чтобы улучшить предсказания.
Seq2seq модель позволяет решать задачи, где входные и выходные данные имеют переменную длину, и может быть использована для перевода текста на другие языки, генерации текста, отвечая на вопросы и других задач обработки естественного языка.