[논문리뷰] Sequence to Sequence Learning with Neural Networks

본 게시물은 Sequence to Sequence Learning with Neural Networks를 요약 및 번역 정리한 내용입니다. 0. Abstract 어려운 학습 과제에도 좋은 성과를 내는 Deep Neural Networks(DNNs)는 대용량의 지도 학습 데이터셋에는 잘 적용되지만 시퀀스를 잇는(mapping) 학습에는 사용될 수 없다. 시퀀스 학습의 일반적인 end-to-end 접근법을 제안하고자 한다. 해당 접근법은 시퀀스 구조에 대해 최소한의 추정을 하는 방법이다. 입력 시퀀스를 고정된 차원의 벡터로 매핑하기 위한 다층의 Long Short-Term Memory (LSTM)을 사용한다. 벡터로부터 타겟 시퀀스를 디코딩하는 또 다른 다층의 LSTM을 사용한다. 논문에서 사용할 태스크는 ..