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$ h_j $はjレイヤーのAnchor pointにおける隠れ状態。 $ W_{prev},,,W_{curr},,,v $は重み（学習パラメ... $ h_j $はjレイヤーのAnchor pointにおける隠れ状態。 $ W_{prev},,,W_{curr},,,v $は重み（学習パラメータ）。 この式はレイヤーj（0～i-1）がレイヤーiの入力となる確率を計算しています。 Skip connectionでiレイヤーに複数レイヤーの入力がある場合、入力レイヤーは深さ方向に結合します。この時、入力レイヤー間で結合できないとき（サイズが違うとき）は、小さいほうの入力サイズをゼロパディングして調整します。 Skip connectionはAttentionをもとにしていますが、Attentionについては以下論文が参考になります。 Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate Neural Programmer: Inducing Latent
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