序列到序列（Seq2Seq）模型是一种用于机器翻译的深度学习模型。它可以将一种语言的序列映射到另一种语言的序列。本教程将介绍Seq2Seq模型的基本原理和使用方法。
Seq2Seq模型概述
Seq2Seq模型由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器负责将输入序列编码成一个固定长度的向量，解码器则根据这个向量生成输出序列。
编码器
编码器通常使用循环神经网络（RNN）来实现。RNN能够处理序列数据，并且能够记住之前的信息。
## 解码器
解码器同样使用RNN来实现。解码器的输入包括编码器的输出和一个特殊的开始标记（如 `<start>`）。解码器会根据输入生成输出序列。
## 实例：机器翻译
以下是一个简单的机器翻译示例：
**输入（英语）**：Hello, how are you?
**输出（西班牙语）**：Hola, ¿cómo estás?
## 实践
要学习如何使用Seq2Seq模型进行机器翻译，您可以参考以下链接：
[机器翻译实践教程](/tutorials/translation_practice)
