問題 No.1832
入力された任意の長さの時系列データやテキストデータをもとに、内部のエンコーダとデコーダの仕組みを用いて、別の長さの時系列データやテキストデータを順番に出力する深層学習のアーキテクチャの総称はどれか。
【正解の解説】
sequence-to-sequence
まるで優秀な同時通訳者のような仕組みです。外国語の長文を一度すべて聞いて意味を理解（エンコーダ）してから、別の言語の文として組み立てて出力（デコーダ）するプロセスにそっくりで、機械翻訳や文章要約などで大活躍しています。
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【その他の選択肢の解説】
feed-forward network
時系列の文脈や過去の記憶を保持する仕組みがないため、長さが変動するテキスト処理には不向きです。sequence-to-sequenceが持つ「過去の流れを次の出力に繋げる」という最大の特徴が欠けている点が決定的な違いです。
convolutional neural network
グリッド状のデータを捉えるのには長けていますが、時系列の順番やテキストのように長さが可変のデータを扱う構造ではありません。エンコーダ・デコーダによる可変長データの変換という目的を根本的に取り違えないよう注意が必要です。
auto-associative memory
入力されたデータから特徴を学習して元の状態を復元する仕組みですが、sequence-to-sequenceのように全く異なる長さや種類のデータへ変換するアーキテクチャとは目的や構造が異なります。単なる記憶の再生と変換処理を混同しないようにしましょう。