seq2seq与end2end的区别

end2end:
（1）end2end models：输入端和输出端由一个神经网络连接
缺点：难训练，对数据分布做了独立性假设。
（2）end2end training：训练好语言模型后，再将声学模型和语言模型连接训练。

seq2seq：
是一个Encoder-Decoder结构，在网络中的变化：可变长信号(input)——>定长向量——>可变长信号(output)