ＡＩ機械翻訳（付録：日本語対応ソースコード付）：RNNでディープラーニング：自然言語処理入門編

Sequence to Sequence について

RNN（再帰型ニューラルネットワーク）の構造

Long Short Term Memory の仕組み

GRU の効果

これから始めるコーディングをまとめたものです。コーディングが大変な方は、こちらをダウンロードして実行してみましょう。

このセクションの概要を解説します。

Langクラスの処理の流れを図を用いて説明します。

Normalize処理の概要を解説します。

readLang関数の処理内容について解説します。

大量の学習データに対して、学習しやすいサイズに縮小するためにフィルタリングを行います。

Google Chrome以外のブラウザでは正しく動作しない場合があります。ここでは、Safariでのファイルアップロード方法を紹介します。

このセクションの概要について解説します。

Encoderについて処理内容を解説します。

Decoderについて、その処理内容を解説します。

このセクションの概要について概説します。

学習データの準備について、その処理内容を解説します。

train関数について、その処理内容を詳しく解説します。

Attention付きSequence2Sequenceを解説します。内部的にはかなり複雑な処理をしてますが、ポイントを押さえてみていきましょう。

日本語翻訳にも対応したソースコードの解説を行います。デコーダーの差分を見ていきましょう。