Encoder-Decoderモデル

Encoder-Decoderモデルとは，2つのリカレントニューラルネットワーク(RNN)により構成されるニューラル機械翻訳のモデルである．1つのRNNが入力系列を1つの固定長のベクトルに符号化(encode)し，もう1つのRNNにより固定長のベクトル符号を出力系列へと復号化(decode)する．