Stanford 深度自然语言处理 学习笔记（九）
复习 机器翻译 传统的机器翻译需要很多人工特征 编码器使用RNN 扩展： 使得两个单元解耦，同时两个RNN模块都会有更高的准确率。这意味着编码器和解码器有不同的W(hh)矩阵。 解码阶段的输入改变 翻转输入词的顺序使对应词的位置更靠近，能够减少输出阶段的误差比例，减少梯度消失问题
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