Sequence to Sequence Learning with Neural Networks给我讲一下

Sequence to Sequence Learning with Neural Networks是一种深度学习方法，可用于将输入序列映射到输出序列。 它通常用于处理NLP任务，如机器翻译，自动摘要等。这种方法将输入序列编码为一个固定长度的向量，然后将该向量解码为输出序列。 这种方法使用类似于自动编码器的神经网络，但它具有两个不同的RNN模型，一个用于编码输入，另一个用于解码输出。这些模型通常使用长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）来捕捉序列中的信息。