Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation

預備知識：     RNN：循環神經網絡     處理序列化數據，一般用於多輸入多輸出，數據之間存在關聯性     U：輸入層到隱藏層的權重矩陣     V：隱藏層到輸出層的權重矩陣     W：隱藏層S不僅僅取決於當前這次的的輸入x，還取決於上一次隱藏層的值St-1，權重矩陣W就是隱藏層上一次的值作爲這一次輸入的權重。 用公式表示如下：     Ot=g(V*St)     St=f(U*Xt+

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