我读过 seq2seq 是一个网络,类似于其他网络类型(CNN、RNN、...)。然而,在我看来,它实际上是 RNN 的一种架构。不是吗?
例如,当输入和输出长度不相等时,LSTM 不适用。LSTM 是 RNN 的一种架构。相反,使用了另一种架构,包括两个单元:编码器和解码器,它们是用 RNN 构建的。
那么,seq2seq 是 RNN 的一个子集吗?LSTM 的兄弟姐妹?或者它是 RNN 和 CNN 的兄弟?
我读过 seq2seq 是一个网络,类似于其他网络类型(CNN、RNN、...)。然而,在我看来,它实际上是 RNN 的一种架构。不是吗?
例如,当输入和输出长度不相等时,LSTM 不适用。LSTM 是 RNN 的一种架构。相反,使用了另一种架构,包括两个单元:编码器和解码器,它们是用 RNN 构建的。
那么,seq2seq 是 RNN 的一个子集吗?LSTM 的兄弟姐妹?或者它是 RNN 和 CNN 的兄弟?
seq2seq 是一类问题,可以用 LSTM、RNN 等解决...
通常,人们会考虑相互连接的数据序列,并且应该对序列中的这些关系进行建模(这可以通过例如 LSTM 等来实现)