seq2seq与end2end的区别

end2end:
(1)end2end models:输入端和输出端由一个神经网络连接
缺点:难训练,对数据分布做了独立性假设。
(2)end2end training:训练好语言模型后,再将声学模型和语言模型连接训练。

seq2seq:
是一个Encoder-Decoder结构,在网络中的变化:可变长信号(input)——>定长向量——>可变长信号(output)

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