Seq2Seq 是一种强大的深度学习架构，广泛应用于机器翻译、文本摘要、对话系统等领域。以下是核心知识点梳理📚：

基本原理

  • 编码器-解码器结构：通过编码器将输入序列压缩为上下文向量，解码器根据该向量生成目标序列
  • 注意力机制（可选增强版）：允许模型在生成输出时动态关注输入的不同部分
  • 序列对训练：如英文→中文翻译、语音→文字识别等

典型应用场景🤖

  • 跨语言翻译（如英译中）
  • 文本生成（如故事创作、代码生成）
  • 对话理解与回复
  • 语音识别系统

学习路径建议📚

  1. 先掌握 RNN/LSTM 基础知识
  2. 学习 注意力机制实现
  3. 参考 完整实践教程
seq2seq_model_structure

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