Sequence-to-Sequence モデル (Seq2Seq) は、自然言語処理、機械翻訳、会話システムなどのタスクに使用される人工ニューラル ネットワークの一種です。 Seq2Seq モデルを使用すると、マシンは一連の入力シーケンスから学習し、一連の応答シーケンスを出力できます。
Seq2Seq モデルは通常、「エンコーダー」と「デコーダー」で構成されます。エンコーダはシンボルの入力シーケンスを受け取り、シーケンス全体の正規化された表現を出力します。この正規化された表現はデコーダに供給され、デコーダは正規化されたデータを受け取り、一連の出力シンボルを出力します。
Seq2Seq モデルの主な利点は、出力シーケンスと入力シーケンスが同じ長さである必要がないことです。これにより、Seq2Seq モデルは、テキストをある言語から別の言語に翻訳したり、入力文に対する応答を生成したりするなど、複雑なタスクを処理できるようになります。
Seq2Seq モデルは、機械翻訳、自然言語処理、音声認識、対話システムなどで多くの用途に使用されています。最近では、Seq2Seq がコンピューター ビジョンの分野でも使用され、機械が画像を「理解」し、適切な応答を生成できるようになりました。
Seq2Seq モデルは、従来の教師ありまたは教師なし学習アプローチでは簡単に解決できない多くの機械学習タスクに対処する直感的な方法を提供します。 Seq2Seq モデルには、比較的小さなデータセットでトレーニングできるという利点もあります。
