E資格受験に必要なJDLA認定講座の一つであるラビット・チャレンジ(https://ai999.careers/rabbit/)のレポート用ページです。
100文字以上要点まとめ
seq2seqの長い文章への対応が難しいという課題に対応
（seq2seq では、2単語でも、100単語でも、固定次元ベクトルの中に入力しなければならない）
入力と出力のどの単語が関連しているのか」の関連度を学習する仕組みで解決
実装演習
確認テスト
①RNNとword2vec、seq2seqとAttentionの違いを簡潔に述べよ。
RNN：時系列データを処理するのに適したネットワーク
word2vec：単語の分散表現ベクトルを得る手法
seq2seq：一つの時系列データから別の時系列データを得るネットワーク
Attention：時系列データの中身のそれぞれの関連性に重みをつける手法
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