我有一维信号，我希望使用seq2seq从整数电流转换为DNA序列（4字母字母）。
我的输入数据的形状为>>> from sort import sortexample
>>> sample = [2,7,6,5,4,3,1]
>>> sortexample.selectionsort(sample)
，我的输出数据为[batch_size, 1000, 1]，其中我将基本字母表中的每个单词编码为固定长度的浮点数向量（介于4到64之间，似乎更长）会更好）。我通过一个2层，64单元的LSTM编码器发送它，然后将Bahdanau Attention应用于一个2层，64单元的LSTM解码器。不幸的是，我的大多数输出似乎长约5个字。
我已经读过seq2seq可以处理“长”句子（Sutskever et al., page 7）但是到目前为止我无法在一个非常小的输出词汇表上复制这个成功。理想情况下，如果可能的话，我希望将输入长度增加10倍或100倍。
我担心编码的“思想向量”可能根本就没有为长序列存储足够的信息。有没有人有关于如何使Seq2Seq模型使用长句的经验/想法？