AIは、ニューラルネットワークのシーケンスにシーケンスを学習達成します

ペーパー：https://papers.nips.cc/paper/5346-sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.pdf

翻訳：ニューラルネットワークのシーケンスに学習シーケンスを実装

概要

多くの困難な学習課題における深ニューラルネットワークモデルは、優れた性能を達成しています。注釈データの多数の場合であるが、DNNはうまく機能することができ、それらは配列を配列にマッピングされていません。本稿では、シーケンスの学習に、エンドツーエンドのための汎用的な方法を提案し、シーケンス構造上の最小限の仮定を行います。我々の方法多層LSTMを使用して（長期短期メモリ）は 、 入力シーケンスは、固定次元のベクトルにマッピングされ、次いで別の深さLSTMは、ベクターからの標的配列をデコードします。