欢迎来到 Seq2Seq 教学页面！以下是关于序列到序列模型的基础知识与实践指南。

📘 什么是 Seq2Seq？

Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）是一种通过编码器-解码器架构处理序列数据的模型，常用于：

  • 机器翻译（如英文到中文）
  • 文本摘要
  • 问答系统
  • 语音识别
seq2seq_model

🧠 核心概念

  1. 编码器：将输入序列（如句子）编码为固定长度的上下文向量
  2. 解码器：基于上下文向量生成目标序列
  3. 注意力机制（可选）：动态聚焦输入序列的关键部分

注意：更深入的注意力机制原理可参考 [/community/abc_compute_forum/resources/seq2seq/attention_mechanism]

📚 应用场景

  • 将用户输入的自然语言转换为代码（如语音到代码）
  • 多轮对话生成
  • 时序预测（如股票数据翻译）

🧪 实践建议

  1. 使用 TensorFlow 或 PyTorch 框架实现基础模型
  2. 尝试 seq2seq_tutorial_advanced 了解进阶技巧
  3. 参考 seq2seq_tutorial_datasets 获取常用数据集
seq2seq_application

🌐 扩展阅读

提示：如需了解 seq2seq 在具体任务中的优化策略，可查看 seq2seq_tutorial_optimization