序列到序列任务的挑战

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参考文献

Sequence to Sequence Learning with Neural Networks, Ilya Sutskever, Oriol Vinyals, Quoc V. Le, 2014 Advances in Neural Information Processing Systems 27 (NIPS 2014) - 介绍了使用LSTMs进行序列到序列学习的基础编码器-解码器架构，展示了早期解决这些挑战的方法。
Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate, Dzmitry Bahdanau, Kyunghyun Cho, Yoshua Bengio, 2014 International Conference on Learning Representations (ICLR 2015, poster) - 提出了注意力机制，这是一项重要创新，它通过允许解码器选择性地关注输入部分，解决了序列到序列模型中的固定上下文瓶颈问题。
Attention Is All You Need, Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Łukasz Kaiser, Illia Polosukhin, 2017 Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NIPS 2017) - 介绍了Transformer模型，该模型完全依赖注意力机制在序列到序列任务中取得了最先进的成果，有效克服了文中讨论的局限性。
Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition, Daniel Jurafsky, James H. Martin, 2023 (Draft textbook, Stanford University) - 提供了自然语言处理概念的全面介绍，包括序列建模、循环神经网络以及处理序列数据固有的挑战。