Pydanticを用いてハイパーパラメータをまとめることで，NNモデルのインターフェースをシンプルにする方法を紹介します．

Transformer の補足説明として，Multi-head cross attention の処理について紹介します．

Encoder-Decoder を用いた時系列認識の処理について説明します．今回はモデルではなく学習ループなどの全体的な処理の実装例を示します．

Encoder-Decoder を用いて Loss 計算を行う際のハマりどころについて説明します．

時系列認識の評価によく用いられる，単語誤り率 (Word error rate) について簡単に説明します．