RNN
经典的RNN网络如图所示，输入和输出是相等的。
Sequence to Sequence
在Seq2Seq结构中，编码器Encoder把所有的输入序列都编码成一个统一的语义向量Context，然后再由解码器Decoder解码。在解码器Decoder解码的过程中，不断地将前一个时刻 [公式] 的输出作为后一个时刻 [公式] 的输入，循环解码，直到输出停止符为止。
Attention
在Seq2Seq结构中，encoder把所有的输入序列都编码成一个统一的语义向量Context，然后再由Decoder解码。由于context包含原始序列中的所有信息，它的长度就成了限制模型性能的瓶颈。如机器翻译问题，当要翻译的句子较长时，一个Context可能存不下那么多信息，就会造成精度的下降。除此之外，如果按照上述方式实现，只用到了编码器的最后一个隐藏层状态，信息利用率低下。
所以如果要改进Seq2Seq结构，最好的切入角度就是：利用Encoder所有隐藏层状态 ht解决Context长度限制问题。