講題
Sequence-to-Seqence (Encoder-Decoder) 導讀
摘要
Sequence-to-Seqence (縮寫Seq2Seq)是近幾年蓬勃發展的生成式模型，其Encoder-Decoder的結構精彩地解決了 RNN 無法處理的不定長配對問題，其常見的應用情境包含機器翻譯、機器寫作、聊天機器人、文本摘要擷取、看圖說故事……等等。 本次分享將導讀Sequence to Sequence Learning with Neural Networks [1] 及 Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation [2] 兩則論文，並以閒聊的方式簡述語言模型的發展過程，讓聽者瞭解Sequence-to-Seqence (Encoder-Decoder)的模型在其中扮演什麼樣的角色。
[1] Sutskever, Ilya, Oriol Vinyals, and Quoc V. Le. "Sequence to sequence learning with neural networks." Advances in neural information processing systems. 2014.
[2] Cho, Kyunghyun, et al. "Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation." arXiv preprint arXiv:1406.1078 (2014).
講者
Olivia Ni，熱衷於影像分析的研究與實務應用。
收費
酌收 100 元活動費用，到場繳交即可。
活動地點
微程式 夢森林
407台中市西屯區市政路402號7樓 (警局第六分局旁的凱基銀行樓上)
本次的場地是由夢森林提供，感謝夢森林提供這麽好的場地，以及深耕中部的產業生態圈、積極擁抱社群的理念。
**由於夢森林所在大樓有門禁管制的關係，在活動開始前10分鐘會安排志工在一樓警衛櫃檯旁協助入場。晚到的朋友請直接向警衛索取訪客卡(用於大樓門禁&電梯)，上樓時請務必將卡片還給活動志工。因此希望參加的朋友都能準時參與，謝謝。
特別說明
- 當天教室場地禁止飲食，請自備白開水。需要吃喝可以在休息區
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