基於LSTM的seq2seq模型介紹以及相應的改進

簡介 DNN模型在語言識別等任務上具有強大的能力，主要是因爲DNN可以在適當步驟中進行並行計算，儘管DNN很靈活並很有用，但是DNN只能用於固定維度的輸入以及輸出的任務中，並且輸入以及輸出已知。因此，Ilya sutskever .et提出了基於LSTM模型的端到端的架構。其中用一個LSTM作爲encoder，得到一個基於時間序列的向量表示，另外，用另一個LSTM網絡作爲decoder，從向量中抽

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