TensorFlow : RNN : Sequence-to-Sequence モデル（コード解説） – OpenAI API / Gemini API | ClassCat® Chatbot上の図の各ボックスは RNN のセルを表しています、より一般的には GRU セルまたは LSTM セルです （それらの説明については RNN チュートリアル を参照）。エンコーダとデコーダは重みを共有することができますがあるいは、より一般的に、異なるパラメータセットを使用することもできます。多層セルは sequence-to-sequence モデルでも成功的に使用されています。例えば翻訳のために Sutskever et al., 2014 (pdf)。 上に描かれた基本モデルでは、デコーダに渡される唯一のものとして、全ての入力は固定サイズの状態ベクタにエンコードされなければなりません、デコーダにより直接的な入力へのアクセスを可能にするため、attention メカニズムが Bahdanau et al., 2014 (pdf) で紹介されました。私たちは attention メカニズム
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