🔥 序列到序列模型（Seq2Seq）教程
Seq2Seq 是自然语言处理领域的重要技术，广泛应用于机器翻译、文本摘要、对话系统等场景。以下是核心内容概览：
1. 基本概念
- 定义：通过编码器（Encoder）将输入序列转换为固定长度的上下文向量，再由解码器（Decoder）生成输出序列。
- 核心思想：利用循环神经网络（RNN）或Transformer等架构实现序列映射。
- 经典案例：如 Google 的 Neural Machine Translation 系统（点击查看完整案例）
2. 典型应用场景
- 🧠 机器翻译（如英译中）
- 💬 对话生成（Chatbot）
- 📝 文本摘要（Summarization）
- 🎭 序列生成（如音乐或数学公式）
3. 技术要点
- 编码器：将输入序列压缩为上下文向量（如 LSTM、GRU 或 Transformer 的 Encoder 层）
- 注意力机制：增强解码器对输入序列关键部分的聚焦（深入解析注意力机制）
- 解码器：基于上下文向量生成目标序列（如序列生成模型的输出层）
4. 扩展学习
- 推荐阅读：Transformer 模型详解（Seq2Seq 的进阶版本）
- 实践项目：seq2seq 实战代码仓库