seq2seq-attn：一种采用LSTM作为编码器和解码器的序列到序列模型及其注意事项

注意神经网络的序列到序列学习 更新：检出的beta版本，完全支持seq2seq-attn的功能完全重写。 Seq2seq-attn将继续受支持，但是新功能和优化将集中在新代码库上。 在编码器-解码器为LSTM的情况下，以（可选）注意标准序列到序列模型的实现。 编码器可以是双向LSTM。 此外，还可以选择通过运行卷积神经网络，然后运行基于字符嵌入的用作输入）来使用字符（而不是输入单词嵌入）。 注意模型是从，Luong等。 EMNLP2015。我们将全球通用注意力模型与本文中的输入反馈方法结合使用。 输入进纸是可选的，可以关闭。 角色模型来自“ ，Kim等。 AAAI 2016年。 在基线模型之上还有很多其他选项，这主要归功于的出色。 具体来说，有一些功能可以实现： 。 Luong等人，EMNLP 2015。 Costa-Jussa和Fonollosa，ACL，2016年。 。