🔤Seq2seqとアテンション機構の違いは基本フレームワークと拡張メカニズム

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Seq2Seq (Sequence-to-Sequence) と Attention メカニズムは、ディープラーニングのモデルにおいて、時系列データを扱うための重要なコンポーネントです。

  1. Seq2Seq: これは、時系列データ（例えば、テキストデータ）を入力として受け取り、時系列データを出力するモデルです。このモデルは、通常、エンコーダーとデコーダーの2つの部分から成り立っています。エンコーダーは、入力シーケンスを固定長のベクトル（コンテキストベクトル）に変換し、デコーダーは、そのコンテキストベクトルを使って、出力シーケンスを生成します。

  2. Attention: これは、Seq2Seqモデルを拡張するために用いられるメカニズムです。通常のSeq2Seqモデルでは、エンコーダーは入力シーケンス全体を一つの固定長のベクトルにエンコードします。しかし、このアプローチでは、入力シーケンスが長くなると、その情報がコンテキストベクトルに収めきれなくなるため、情報の欠損が発生します。Attentionメカニズムは、この問題を解決するために、デコーダーが出力シーケンスの各要素を生成する際に、入力シーケンスの全ての要素に対して、それぞれの重要度を考慮します。

つまり、Seq2Seqモデルは、時系列データを処理するための基本的なフレームワークであり、Attentionメカニズムは、そのフレームワークを拡張し、長いシーケンスデータをより効率的に処理するための仕組みです。


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