《Python星球日记》 第70天：Seq2Seq 与Transformer Decoder

名人说：路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。—— 屈原《离骚》
创作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder😊）

目录

• • 一、Seq2Seq模型基础
  • • 1. 什么是Seq2Seq模型？
    • 2. Encoder-Decoder架构详解
    • • 1️⃣编码器(Encoder)
      • 2️⃣解码器(Decoder)
    • 3. 传统Seq2Seq模型的局限性
  • 二、注意力机制在Seq2Seq中的应用
  • • 1. 注意力机制的核心思想
    • 2. 注意力机制的工作流程
    • 3. 注意力机制的优势
  • 三、Transformer Decoder解析
  • • 1. 从RNN到Transformer的演变
    • 2. Transformer Decoder的核心组件
    • • 1️⃣掩码自注意力层(Masked Self-Attention)
      • 2️⃣编码器-解码器注意力层
      • 3️⃣前馈神经网络
      • 4️⃣残差连接与层归一化
    • 3. Transformer Decoder应用于机器翻译与对话生成
    • • 1️⃣机器翻译应用
      • 2️⃣对话生成应用
  • 四、实战：构建简易机器翻译模型
  • • 1. 准备工作
    • 2. 简化的Transformer解码器实现
    • 3. 完整的翻译模型
    • 4. 简单训练与翻译示例
  • 五、Seq2Seq与Transformer的未来发展
  • • 1. 当前挑战
    • 2. 近期创新
    • 3. 行业应用前景
  • 六、总结与实践建议
  • • 实践建议：

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欢迎回到Python星球🪐日记！今天是我们旅程的第70天，我们将深入探讨序列到序列(Seq2Seq)模型和Transformer解码器