Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 论文概述

Sequence to Sequence (Seq2Seq) learning 是一种利用神经网络进行序列到序列转换的技术，广泛应用于机器翻译、语音识别等领域。本文将简要介绍该领域的经典论文《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》。

论文要点

• 神经网络结构：论文提出了使用编码器-解码器架构来实现 Seq2Seq learning。
• 长短期记忆网络（LSTM）：使用 LSTM 单元来处理长序列，有效解决了长距离依赖问题。
• 注意力机制：引入注意力机制来关注输入序列中的关键信息，提高翻译的准确性。

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• 神经网络基础
• 长短期记忆网络（LSTM）介绍

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总结

Seq2Seq learning 作为一种强大的序列到序列转换技术，在多个领域取得了显著的成果。这篇论文为我们理解和使用 Seq2Seq 学习提供了重要的理论基础和实践指导。