序列到序列（Sequence-to-Sequence, Seq2Seq）模型是深度学习中用于处理序列数据的经典架构，广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域。其核心思想是通过编码器-解码器结构，将输入序列转化为输出序列。
核心技术解析
编码器-解码器框架
- 编码器将输入序列（如句子）编码为固定长度的上下文向量
- 解码器基于该向量生成目标序列
注意力机制（Attention）
- 允许解码器动态关注输入序列的不同部分
- 显著提升长序列处理能力
Transformer模型
- 基于自注意力机制的并行架构
- 改变了传统RNN的序列处理方式
典型应用场景
- 机器翻译：如英文到中文的句子翻译
- 文本摘要：将长文本压缩为简要总结
- 聊天机器人：理解用户输入并生成对话回复
- 语音识别：将音频信号转化为文本
扩展阅读
如需深入学习Seq2Seq模型的实现细节，可参考：
序列到序列模型实战教程
或了解其在不同领域的最新应用：
AI技术全景图