机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。
Encoder-Decoder
为了解决输入和输出序列长度不等的问题，机器翻译使用了Encoder-Decoder结构，Encoder将输入序列转化成语义编码，Encoder再将语义编码转化成输出序列。
Sequence to Sequence 模型
Sequence to Sequence 是一种序列转换模型，广泛地应用于机器翻译、语音识别等领域中，一般采用Encoder-Decoder结构。
在机器翻译的训练阶段，Encoder的输入是原始序列，hidden state即语义编码。Decoder是一个生成式语言模型，初始化是Encoder的hidden state。是开始符，作为第一个输入，结合hidden state，预测第一个单词。接下来的输入是目标序列，结合前一个神经元的hidden state，预测下一个单词，直到
（结束符）。然后和目标序列作比较，计算损失函数。
在机器翻译的预测阶段，Encoder部分与训练阶段相同。由于不知道目标序列，Decoder把上一个预测的单词作为下一个神经元的输入，直到结束。
具体结构
Encoder和Decoder都可以由n层的RNN构成，RNN的输入是序列单词的词向量。dense层（全连接层）将隐藏单元映射到单词表中，选择得分最高的单词作为输出。
beam search
在Seq2Seq预测过程中，需要通过上一个预测的单词，来预测下一个词，然后再将得到的单词作为输入，预测下一个单词。这种方法效率很高，但有个问题就是它只考虑了局部最优化，没有考虑到全局最优化。如果在预测序列中有一个单词预测的不准确，那么它会影响后面所有单词的预测。
Seq2Seq在预测下一个单词过程中会得到所有单词出现的概率，一般取概率最高的单词作为输出。Beam Search如果把Beam设置为n，算法每次搜索到概率最大的n个单词，而不是一个单词。
假如词表大小为5，里面有abcde五个单词，Beam大小为2，预测到的第一个单词是c和e，单词是c时下个输出可能是ca,cb,cc,cd,ce，单词是e时，下个输出是ea,eb,ec,ed,ee，我们在这10个可能中挑到概率最大的两个组合ce和eb，依次再以e和b为输入获得10个组合可能，找到概率最大的两个组合，这就是Beam Search的基本原理。
