問題 No.3975
自然言語処理や機械翻訳などの分野において、エンコーダによって圧縮・変換された入力データの潜在表現（コンテキストベクトル）を受け取り、そこから目的の出力系列（単語や文など）を生成する役割を持つニューラルネットワークのアーキテクチャ、またはその構成要素を何というか。
【正解の解説】
デコーダ
外国語の翻訳に例えると、エンコーダが外国語の長文を「意味の要約（メモ書き）」にまとめる人だとすれば、デコーダはそのメモ書きを見て流暢な日本語の文章を組み立て直す通訳者のような役割を果たします。要約された潜在表現から、文脈に合った最適な単語を一つずつ紡ぎ出すことで、自然な出力系列を作り上げる不可欠な仕組みです。
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【その他の選択肢の解説】
エンコーダ
デコーダのペアとしてよく登場する用語ですが、入力側を担当するか出力側を担当するかという処理の方向が逆になります。G検定ではエンコーダとデコーダの役割を入れ替えて出題されることが多いため、「要約するのがエンコーダ、そこから文章を組み立てるのがデコーダ」と整理して覚えましょう。
トランスレータ
初心者の方が直感的に「翻訳＝トランスレータ」と連想しやすいように配置されたダミーの選択肢です。AIの専門用語やアーキテクチャ名としては定義されておらず、モデルのパーツ名を聞かれているこの問題においては不適切な用語となります。
プロジェクタ
深層学習の文脈ではベクトルを変換するレイヤー等で使われることがありますが、エンコーダ・デコーダ構造における出力生成の主役たる役割とは異なります。響きがそれらしく聞こえるため、仕組みを曖昧にしていると選んでしまいがちな出題者の罠の選択肢です。