Encoder-Decoder Attention

EncoderとDecoderの２つのRNN（LSTM）からなるAttentionで、主にSeq2Seqなどの機械翻訳などに用いられます。

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クイズ

機械翻訳でよく用いられるEncodeer-Decoder Attentionがあるが、これについて述べた文章のうち、最も適切な選択肢を一つ選べ。

1.RNNをEncoder、Decoderに用いているため、時系列データには対応できない。
2.Encoder、Decoder、Encoder…と多層的にEncoder、Decoderを重ねた構造である。
3.2つのRNN(LSTM)からなるAttentionである。
4.このシステムの応用例は現在では機械翻訳のみである。

正解を見る

解説を見る
Encoder-Decoder Attentionは2つのRNN(LSTM)であるEncoderとDecoderから構成されるAttentionです。通常のEncoder、Decoderに対してRNNを用いているため、機械翻訳などの異なる時系列データに対しても対応が可能になりました。選択肢4について、応用例は自動応答チャットなど様々考えられています。
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