可视化理解seq2seq

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学习心得（1）文章目录学习心得第1部分：attention一、seq2seq模型二、进一步理解细节2.1 初探RNN2.2 word embedding2.3 RNN机制及其可视化三、Attention 讲解可视化注意力第2部分：transformer一、前言二、从整体宏观来理解 Transformer三、从细节来理解 Transformer3.1 Transformer 的输入3.3 Encoder(编码器)3.3 Self-Attention 整体理解四、Self-Attention 的细节4.1

对seq2seq的一些个人理解因为做毕设用到seq2seq框架，网上关于seq2seq的资料很多，但关于seq2seq的代码则比较少，阅读tensorflow的源码则需要跳来跳去比较麻烦（其实就是博主懒）。踩了很多坑后，形成了一些个人的理解，在这里记录下，如果有人恰好路过，欢迎指出错误~

可视化神经机器翻译模型（基于注意力机制的Seq2seq模型）序列到序列模型是深度学习模型，在机器翻译、文本摘要和图像字幕等任务中取得了很大的成功。谷歌翻译在2016年底开始在生产中使用这样的模型。两篇开具有创性的论文对该模型进行了解释（Sutskever et al., 2014, Cho et al., 2014）。然而我发现，要想很好地理解这个模型并实现它，需要理解一系列建立在彼此基础之上的概念。我想，这些概念如果能直观地表达出来，会更容易理解。这也是我在这篇文章中要做的事情。当然，你需要对

关于RNN（Seq2Seq）的一点个人理解与感悟

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