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１は機械翻訳最前線の解説、２は2015年の入門記事、
3と4はChainerが約束事と記述量が飛び抜けて少ない事を説明、
５は人工知能カテゴリでベストセラー１位の入門書です。
１を読めば「Google翻訳の辞書で高速化」は見当違いだとわかります。
機械翻訳のためにディープラーニングを学ぶ気になったら２〜５をどうぞ。

１：ニューラル機械翻訳と記号幻想の死
http://rekken.g.hatena.ne.jp/murawaki/20161017/p1
２：「いまさら聞けないDeep Learning超入門」最新記事一覧
http://www.atmarkit.co.jp/ait/kw/deeplearning_caffe.html
３：Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました
https://research.preferred.jp/2015/06/deep-learning-chainer/
４：機械学習ライブラリ Chainerの紹介
http://nonbiri-tereka.hatenablog.com/entry/2015/06/14/225706
５：ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
https://www.amazon.co.jp/dp/4873117585