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
単語のような可変長の文字列をNNに与えることはできないというRNNの課題に対応
EmbeddingVectorを生成する方法の一つ
メリット：大規模データの分散表現の学習が、現実的な計算速度とメモリ量で実現可能になる
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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