# Kyunghyun Cho [[Kyunghyun Cho]] は、[[Dzmitry Bahdanau]]、[[Yoshua Bengio]] とともに [[@2026__30papers__Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate]] を執筆した研究者である。論文発表時の所属はUniversité de Montréalである。(Source: [[@2026__30papers__Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate]]) ## 研究上の位置づけ 同論文は、Choらが先行研究で提示したゲート付きRNNエンコーダー・デコーダーを固定長文脈のベースラインとして使い、位置ごとの原文表現を選択的に読む[[注意機構]]へ拡張した。付録では、更新ゲートとリセットゲートを持つゲート付き隠れユニットを、エンコーダーとデコーダーの双方に用いる。(Source: [[@2026__30papers__Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate]]) ## 関連 - [[@2026__30papers__Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate]] — 共著論文 - [[Dzmitry Bahdanau]]、[[Yoshua Bengio]] — 共著者 - [[注意機構]] — 固定長エンコーダー・デコーダーを拡張する中心手法 - [[RNN]] — 基盤となる系列モデル ## 出典 - [[@2026__30papers__Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate]]