seq2seq
seq2seq 模型就像一个翻译模型，输入是一个序列（比如一个英文句子），输出也是一个序列（比如该英文句子所对应的法文翻译）
这种结构最重要的地方在于输入序列和输出序列的长度是可变的。
. 基础
http://blog.csdn.net/jerr__y/article/details/53749693
- seq2seq 模型就像一个翻译模型，输入是一个序列（比如一个英文句子），输出也是一个序列（比如该英文句子所对应的法文翻译）。这种结构最重要的地方在于输入序列和输出序列的长度是可变的。
在机器翻译：输入（hello） -> 输出 （你好）。输入是1个英文单词，输出为2个汉字。
在对话机器中：我们提（输入）一个问题，机器会自动生成（输出）回答。这里的输入和输出显然是长度没有确定的序列（sequences）.
* 输入，输出的结构发生了变化
* 结构
- 即Encoder、Decoder以及连接两者的中间状态向量
Encoder通过学习输入，将其编码成一个固定大小的状态向量S，继而将S传给Decoder，Decoder再通过对状态向量S的学习来进行输出。
Encoder，Decoder，以及连接两者的固定大小的State Vector。