普通的RNN：小数据集 低算力
变种
输入序列，单输出
单输入，输出序列
输入不随序列变化
原始的N to N的RNN要求序列等长，然而我们遇到的大部分问题序列都是不等长的，如机器翻译中，源语言和目标语言的句子往往并没有相同的长度。
下面介绍RNN最重要的一个变种：N to M。这种结构又叫Encoder-Decoder模型，也可以称之为Seq2Seq模型。
从名字就能看出，这个结构的原理是先编码后解码。左侧的RNN用来编码得到c，拿到c后再用右侧的RNN进行解码。得到c有多种方式：
长短期记忆网络 LSTM
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