Seq2Seq model个人小记

时间 2021-01-17

标签 Seq2Seq 繁體版

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Seq2Seq model个人小记 Seq2Seq模型在许多自然语言处理的任务中表现良好，比如：机器翻译，聊天机器人等。它主要由两个RNN(经常使用LSTM或者GRU)模块构成，分别充当encoder和decoder的角色，encoder有序的读取不同长度的输入，每个timestep读取一个symbol(word)，encoder把不同长度的句子(inputs)转换为固定长度的向量c，decode

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