Encoder-Decoder模型

1.Encoder-Decoder模型及RNN的实现
所谓encoder-decoder模型，又叫做编码-解码模型。这是一种应用于seq2seq问题的模型。

那么seq2seq又是什么呢？简单的说，就是根据一个输入序列x，来生成另一个输出序列y。seq2seq有很多的应用，例如翻译，文档摘取，问答系统等等。在翻译中，输入序列是待翻译的文本，输出序列是翻译后的文本；在问答系统中，输入序列是提出的问题，而输出序列是答案。

这里复习下Sequence2Sequence任务到底是什么，所谓的Sequence2Sequence任务主要是泛指一些Sequence到Sequence的映射问题，Sequence在这里可以理解为一个字符串序列，当我们在给定一个字符串序列后，希望得到与之对应的另一个字符串序列（如 翻译后的、如语义上对应的）时，这个任务就可以称为Sequence2Sequence了。

在现在的深度学习领域当中，通常的做法是将输入的源Sequence编码到一个中间的context当中，这个context是一个特定长度的编码（可以理解为一个向量），然后再通过这个context还原成一个输出的目标Sequence。

如果用人的思维来看，就是我们先看到源Sequence，将其读一遍，然后在我们大脑当中就记住了这个源Sequence，并且存在大脑的某一个位置上，形成我们自己的记忆（对应Context），然后我们再经过思考，将这个大脑里的东西转变成输出，然后写下来。

那么我们大脑读入的过程叫做Encoder，即将输入的东西变成我们自己的记忆，放在大脑当中，而这个记忆可以叫做Co