TensorFlow深度学习实战（16）——编码器-解码器架构

0. 前言

编码器-解码器架构也称 Seq2Seq (Sequence-to-Sequence) 模型，是一种用于处理序列数据的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理任务中，如机器翻译、文本摘要、对话生成等。在 Seq2Seq 模型中，输入和输出都是序列形式，因此非常适用于需要将一个序列映射到另一个序列的任务。在本节中，将介绍 Seq2Seq 模型架构，并实现 Seq2Seq 模型用于机器翻译。

1. Seq2Seq 模型简介

多对多网络类型与多对一网络的区别在于，循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN) 在每个时间步返回输出，而不是在最后返回单个组合输出；此外，另一个特征是输入时间步的数量等于输出时间步的数量。而在编码器-解码器架构中，另一个区别在于，输出与输入是同步的，即网络不必等到所有输入被处理完毕才能生成输出。
编码器-解码器 (Encoder-Decoder) 架构也称为 Seq2Seq 模型，顾名思义，网络由编码器和解码器部分组成，两者都基于 RNN，能够处理并返回对应于多个时间步的输出序列。Seq2Seq 网络最流行的应用是在