深度学习之seq2seq简单介绍(待续)
Seq2Seq模型是RNN最重要的一个变种：N vs M（输入与输出序列长度不同）。 这种结构又叫Encoder-Decoder模型。 原始的N vs N RNN要求序列等长，然而我们遇到的大部分问题序列都是不等长的，如机器翻译中，源语言和目标语言的句子往往并没有相同的长度。 为此，Encoder-Decoder结构先将输入数据编码成一个上下文向量c： 、 得到c有多种方式，最简单的方法就是把En
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