Hal40n https://blog.hatena.ne.jp/Hal40n/ ゼロからAI理論を再構築する https://serenewealth.net/ 機械学習 翻訳を考えると、入力と出力の長さが違います。「こんにちは」は4文字で"Hello"は5文字。単語数も文法構造も言語によって異なるので、入力と出力を1対1で対応させることができません。 Encoder-Decoder（Seq2Seq）モデルは、入力系列を一旦ベクトルに圧縮して、そこから別の系列を生成するという構造でこの問題に対処します。 Encoderが入力を圧縮し、Decoderが出力を生成する 構造はシンプルです。Encoder（符号化器）が入力系列を順に処理して、最終ステップの隠れ状態を1つの固定長ベクトル \( v \) にまとめます。これをコンテキストベクトルと呼びます。 Decode… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fserenewealth.net%2Fentry%2F2026%2F03%2F12%2F200000" title="Encoder-Decoder：入力と出力の長さが違う問題を解く - ゼロからAI理論を再構築する" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2026-03-12 20:00:00 rich https://serenewealth.net/entry/2026/03/12/200000 1.0 100%