基于LSTM的seq2seq模型介绍以及相应的改进

简介 DNN模型在语言识别等任务上具备强大的能力，主要是由于DNN能够在适当步骤中进行并行计算，尽管DNN很灵活并颇有用，可是DNN只能用于固定维度的输入以及输出的任务中，而且输入以及输出已知。所以，Ilya sutskever .et提出了基于LSTM模型的端到端的架构。其中用一个LSTM做为encoder，获得一个基于时间序列的向量表示，另外，用另外一个LSTM网络做为decoder，从向量中

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