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この演習はコースの一部です
この章では、エンコーダ・デコーダアーキテクチャとは何か、そしてMachine Translationでどのように使われるかを学びます。さらに、Gated Recurrent Unit（GRU）とは何か、そしてエンコーダ・デコーダアーキテクチャでの活用方法についても学びます。
現在の演習
この章では、KerasのFunctional APIを使ってエンコーダ・デコーダモデルを実装します。その過程で、RepeatVectorやTimeDistributedといった便利なKerasレイヤーの使い方も学びます。
この章では、前章で定義したモデルを学習させ、十分に学習したモデルを使って翻訳を生成します。モデルが文の翻訳で良い働きをする様子を確認します。
この章では、翻訳モデルの学習をより良く、かつ高速にする手法であるTeacher Forcingについて学びます。さらに、単語埋め込みを使ってモデルをさらに強化する方法を学びます。