序列到序列（Seq2Seq）教程

欢迎来到序列到序列模型的入门指南！.seq2seq 是一种经典的神经网络架构，广泛应用于 机器翻译、文本摘要 和 问答系统 等任务。以下是核心知识点梳理：

🧠 基础概念

• 编码器-解码器结构：通过编码器将输入序列压缩为上下文向量，解码器再将其转化为目标序列
• 循环神经网络（RNN）：早期常用 LSTM/GRU 作为核心组件，处理序列依赖关系
• 注意力机制：通过引入注意力权重，让解码器动态聚焦于输入序列的不同部分（可点击扩展阅读：/zh/tutorials/attention-mechanism）

📚 典型应用场景

1. 英文→中文翻译
2. 文本摘要生成
3. 聊天机器人对话
4. 数字序列转换（如 1234 → 一二三四）

🛠️ 实现步骤

1. 构建编码器：<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/编码器_解码器/" alt="编码器_解码器"/></center>
2. 提取上下文向量：使用 RNN 层处理输入序列
3. 解码器生成输出：通过 softmax 分类器预测目标序列
4. 训练优化：采用教师强制（teacher forcing）技术加速收敛

📌 扩展学习

• 深入理解 Transformer 模型 的并行处理优势
• 实战项目：尝试中文情感分析示例
• 进阶内容：探索双向编码器结构

💡 小贴士：seq2seq 模型在处理长序列时可能面临梯度消失问题，建议搭配 残差连接 使用

seq2seq_flow