深度學習之seq2seq簡單介紹(待續)

Seq2Seq模型是RNN最重要的一個變種：N vs M（輸入與輸出序列長度不同）。 這種結構又叫Encoder-Decoder模型。 原始的N vs N RNN要求序列等長，然而我們遇到的大部分問題序列都是不等長的，如機器翻譯中，源語言和目標語言的句子往往並沒有相同的長度。 爲此，Encoder-Decoder結構先將輸入數據編碼成一個上下文向量c： 、 得到c有多種方式，最簡單的方法就是把En

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