教電腦寫作：AI球評——Seq2seq模型應用筆記(PyTorch + Python3)

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對於一個non-native speaker來看，好像真的煞有其事（笑）。

Deep Learning 正夯，只要想要，幾乎任何應用都可以跟風深度一下；不過這些所謂的神經網路模型應用在近五年內最大的突破除了電腦視覺（Computer Vision）領域外，大概就是自然語言處理（Natrual Langauage Processing）了吧。其中，最火紅也最容易產品化的研究題目：機器翻譯，從2014年起就不斷有新奇的架構被提出來，從一開始的encoder-decoder，Sequence-to-Sequence with Attention，到最近Google的Attention is all you need，這些高大上的模型除了不斷修正原有架構的缺陷，在翻譯任務上達到更好的品質外，對於其他具有共通特性的語言問題也獲得了很大的進展。