Model Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) adalah jenis jaringan saraf tiruan yang digunakan untuk tugas-tugas seperti pemrosesan bahasa alami, terjemahan mesin, dan sistem percakapan. Model Seq2Seq memungkinkan mesin belajar dari serangkaian urutan masukan dan mengeluarkan serangkaian urutan respons.
Model Seq2Seq biasanya terdiri dari “encoder” dan “decoder”. Encoder mengambil urutan masukan simbol dan mengeluarkan representasi normal dari seluruh urutan. Representasi yang dinormalisasi ini kemudian dimasukkan ke dalam decoder, yang mengambil data yang dinormalisasi dan mengeluarkan serangkaian simbol keluaran.
Keuntungan utama model Seq2Seq adalah urutan keluaran dan urutan masukan tidak harus memiliki panjang yang sama. Hal ini memungkinkan model Seq2Seq untuk menangani tugas-tugas kompleks seperti menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain atau menghasilkan respons terhadap kalimat masukan.
Model Seq2Seq telah banyak diterapkan dalam terjemahan mesin, pemrosesan bahasa alami, pengenalan suara, sistem dialog, dan banyak lagi. Baru-baru ini, Seq2Seq juga telah digunakan di bidang computer vision, memungkinkan mesin untuk “memahami” gambar dan menghasilkan respons yang sesuai.
Model Seq2Seq menawarkan cara intuitif untuk mengatasi banyak tugas pembelajaran mesin yang tidak dapat diselesaikan dengan mudah menggunakan pendekatan pembelajaran tradisional yang diawasi atau tidak diawasi. Model Seq2Seq juga memiliki keuntungan karena dapat dilatih pada kumpulan data yang relatif kecil.
