Seq2Seqで小説自動生成の学習を失敗した話 - にほんごのれんしゅうSeq2Seqで小説自動生成の学習を失敗した話 失敗した経験をネット上に上げることにいくつか意見があるでしょうが、機械学習を行って、学習が失敗すると、大きな時間的な損失になるよという見地を示す目的があります。 小説の自動生成では、ディープラーニングを実用に移した例では、韓国資本の会社がRNNモデルを利用して、VOYAGERなる小説（アプリ？）を公開するに至りました。考え方としては、Seq2Seqによる文章作成はこれに該当すると思われます[1]。 Seq2Seqとは 図.1 この図は、inputを文字のシーケンシャルな列としたとき、アプトプットをシーケンシャルな文字の列とすることです。 ユニークなのは、図の”I”という出力を次のインプットとすることで、”am”という最尤度を持つ文字を取り出していることです。さらに次の出力をインプットとすることで文字列を作り出すということを行っています。 基幹
