🛠️ 简介
序列到序列（Sequence-to-Sequence, Seq2Seq）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，常用于机器翻译、文本摘要等任务。以下为中文版教程，附带相关资源链接：
🧠 核心概念
- 编码器-解码器结构：将输入序列编码为上下文向量，再解码为输出序列
- 注意力机制（Attention）：增强模型对关键信息的聚焦能力
- 训练目标：最小化预测序列与真实序列的差异
📚 实践步骤
- 安装依赖：
pip install tensorflow - 数据预处理：使用
tf.data.Dataset加载并分词数据 - 构建模型：
- 编码器：
tf.keras.layers.LSTM() - 解码器：
tf.keras.layers.Dense()
- 编码器：
- 训练模型：通过
model.fit()进行迭代优化