論文學習筆記04（Neural Machine Translation By Jointly Learning To Align and Translate）

Neural Machine Translation By Jointly Learning To Align and Translate 解決的問題（Motivation） 傳統的Encoder-Decoder模型必須由Encoder把源句編碼爲一個固定長度的vector，對於提高模型的性能是一個瓶頸。 由於Encoder需要能夠把源句表示的所有信息包含在轉化的vector中，所以難以處理很長的

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