論文筆記-Sequence to Sequence Learning with Neural Networks
大體思想和RNN encoder-decoder是一樣的,只是用來LSTM來實現。
paper提到三個important point:
1)encoder和decoder的LSTM是兩個不同的模型
2)deep LSTM表現比shallow好,選用了4層的LSTM
3)實踐中發現將輸入句子reverse後再進行訓練效果更好。So for example, instead of mapping the sentence a,b,c to the sentence α,β,γ, the LSTM is asked to map c,b,a to α,β,γ, where α, β, γ is the translation of a, b, c. This way, a is in close proximity to α, b is fairly close to β, and so on, a fact that makes it easy for SGD to “establish communication” between the input and the output.
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