「集合」を学習するニューラルネットワークShareTweetLINEはじめに機械学習モデルの入力は配列であることが多いです。通常、その配列の順序には意味があり、順序を並び替えるとデータの意味が変わってしまいます。配列の順序を並び替えてもデータの意味が変わらない「集合」と呼ばれるタイプのデータが存在しており、現実のデータの重要な一部分を占めています。集合データを学習するためには通常の機械学習モデルでは適さない場合が多く、機械学習モデルとして集合データの性質を正しく反映させたものでなければいけません。論文の意義をわかりやすくするために配列の順序に意味がある場合とない場合とについて解説し、それから論文の内容を見ていきます。配列の順序に意味がある場合まずは、配列の順序に意味がある場合を考えてみましょう。[億円]]のような形で書けます。30]などが考えられますね。30]のようなデータを作ったとしたらどうでしょうか。これは、もとのデータとはまったく違う状態を表していることがわかると思います。億円というちょっと考えにくい状況になっています。