人工智能学习：什么是seq2seq模型

一、seq2seq模型

        Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型是一种用于处理序列转换问题的深度学习模型，广泛应用于机器翻译、文本摘要、对话系统、语音识别等领域。Seq2Seq模型的核心思想是通过一个编码器（Encoder）将输入序列编码为一个固定长度的上下文向量（Context Vector），然后通过一个解码器（Decoder）基于该上下文向量生成输出序列。

1、基本结构

        seq2seq模型架构包括三部分，分别是encoder(编码器)、decoder(解码器)、中间语义张量c。其中编码器和解码器的内部实现都使用了GRU模型。

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编码器 (Encoder)：

• 将输入序列编码成一个固定长度的上下文向量c (context vector)。这个上下文向量试图捕捉整个输入序列的关键信息。
• 编码器通常使用循环神经网络(RNN)，如