Encoder-Decoder模型學習中（更新中）
畢業答辯要做，導師給了Encoder-Decoder模型，完全不知道是什麼？
希望用筆記的方式記錄下學習的過程。
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RNN
RNN（Recurrent Neural Network）是一類用於處理序列資料的神經網路
（神經網路）的組成（輸入層，隱藏層，輸出層）。
每個（神經元）直接有（權值）
原始的N vs N RNN要求序列等長
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1.RNN怎麼來的？（迴圈神經網路）
無論是卷積神經網路，還是人工神經網路，他們的前提假設都是：元素之間是相互獨立的，輸入與輸出也是獨立的，比如貓和狗。 但是如果元素之間有關聯，那就需要記憶的功能，因此需要RNN。
2.RNN的網路結構及原理
RNN的輸出依賴於輸入和記憶，就像你現在大四，你的知識是由大四學到的知識（當前輸入）和大三以及大三以前學到的東西的（記憶）的結合。
定義：
Xt:表示t時刻的輸入，ot:表示t時刻的輸出，St:表示t時刻的記憶
RNN的基礎：St=f(U∗Xt+W∗St−1)
（f()函式是一個啟用函式，主要用於過濾不重要的資訊）
3.雙向RNN
4.深層雙向RNN
Pyramidal RNN
詳細參考：
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Encoder-Decoder模型
RNN最重要的一個變種：N vs M。好比：源語言和目標語言的句子往往並沒有相同的長度。
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attention模型，encoder-decoder(編碼)模型，傳統的RNN實現
一篇文章Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate
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參考部落格：
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