当前 seq2seq （序列到序列）学习惯用的方法是，借助 RNN（循环神经网络）将输入序列转变为变长输出序列（variable length output sequence），而 FAIR （Facebook AI Research）则提出了一种完全基于 CNN （卷积神经网络）的架构。相比循环模型，其训练过程中所有元素的计算都可以完全并行化，GPU 硬件的性能可以得到更好的利用；而且，由于非线性的数量是固定的并且不受输入长度支配，优化起来也更加容易。