Convolutional Sequence to Sequence Learning筆記
摘要：序列到序列學習的流形方法對映輸入序列到一個變長輸出序列通過迴圈神經網路。我們引入一個完全依賴於卷積神經網路的架構。和迴圈模型相比，所有元素計算可以並行化更好利用GPU並且當非線性的兩固定並不依賴於輸入長度時更容易優化。
簡介：
和迴圈層相比，卷積層對固定大小內容產生表達，網路可以用過用堆積層來擴大有效的內容大小。這允許去更精確地控制依賴的最大長度。卷積網路不依賴於之前時間步的計算因此允許在序列中每個元素的並行化。和RNN對比，維持一個完整過去的隱藏狀態其防止使用序列的平行計算。
多層卷積網路創造了層次表達在輸入序列上，近的輸入元素和更低層互動，遠的元素和更高的層互動。層次結構提供了一個更短的路徑去捕獲遠端依賴，和訓練網路建立的鏈式結構相比。我們可以得到特徵表達其不活了一個n個詞的床空的關係通過應用O（n/k）的卷積操作對於核寬度k，而迴圈網路需要O(N). 輸入
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