不变性这些方面做出的努力。
这种易科与谷歌以及场下嘉宾的交流极其愉快，也让方卓颇为满意，他虽然不懂，但瞧着这样的场面就觉得知识被塞进了脑子里。
只是，等到第二天，当吴恩达提出团队在研发上的困惑时，激烈的辩论到来了。
易科是有“siri”这样的语音助手作为人工智能的实践，而吴恩达的团队不仅在做卷积神经网络cnn的研究，也在做循环神经网络rnn的研究，他们认为后者更适合与语音助手相结合，但效果并不算很好，完全达不到想要的成绩。
问题出在哪里？
吴恩达表述了困惑，也谈了谈易科内部的解决方向。
参会的一部分人赞同易科的解题思路，但谷歌方面却出现了不同的声音。
“为什么非要使用循环神经网络？”谷歌的乌思克尔特本来正在休假，但因为对dl的交流感兴趣便报名过来，“为什么不试试自注意力self-attention？我认为它对nlp领域将会有更优秀的改变。”
“self-attention可以进行更好的并行计算能力，而不是像rnn那样进行顺序处理，它还能直接比较序列中任意两个位置的向量表示，这
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