seq2seq介绍
1.1 简单介绍
Seq2Seq技术，全称Sequence to Sequence，该技术突破了传统的固定大小输入问题框架，开通了将经典深度神经网络模型（DNNs）运用于在翻译，文本自动摘要和机器人自动问答以及一些回归预测任务上,并被证实在英语－法语翻译、英语－德语翻译以及人机短问快答的应用中有着不俗的表现。
1.2 模型的提出
提出：Seq2Seq被提出于2014年，最早由两篇文章独立地阐述了它主要思想，分别是Google Brain团队的《Sequence to Sequence Learning with Neural Networks》和Yoshua Bengio团队的《Learning Phrase Representation using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation》。这两篇文章针对机器翻译的问题不谋而合地提出了相似的解决思路，Seq2Seq由此产生。
1.3 核心思想
Seq2Seq解决问题的主要思路是通过深度神经网络模型（常用的是LSTM，长短记忆网络，一种循环神经网络）http://dataxujing.coding.me/深度学习之RNN/。将一个作为输入的序列映射为一个作为输出的序列，这一过程由编码（Encoder）输入与解码（Decoder）输出两个环节组成, 前者负责把序列编码成一个固定长度的向量，这个向量作为输入传给后者，输出可变长度的向量。
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