其实基础的Seq2Seq是有很多弊端的,首先Encoder将输入编码为固定大小状态向量的过程实际上是一个信息“信息有损压缩”的过程,如果信息量越大,那么这个转化向量的过程对信息的损失就越大,同时,随着sequence length的增加,意味着时间维度上的序列很长,RNN模型也会出现梯度弥散。最后,基础的模型连接Encoder和Decoder模块的组...
其实基础的Seq2Seq是有很多弊端的,首先Encoder将输入编码为固定大小状态向量的过程实际上是一个信息“信息有损压缩”的过程,如果信息量越大,那么这个转化向量的过程对信息的损失就越大,同时,随着sequence length的增加,意味着时间维度上的序列很长,RNN模型也会出现梯度弥散。最后,基础的模型连接Encoder和Decoder模块的组...