神经网络之Seq2Seq模型（二）

最新推荐文章于 2025-04-03 10:22:20 发布
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本文介绍了Seq2Seq模型的原理，包括Encoder-Decoder结构、Encoder的RNN过程和Decoder的解码流程，详细阐述了从输入序列编码到输出序列解码的过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.seq2seq模型是什么？

seq2seq 是一个 Encoder–Decoder 结构的网络，它的输入是一个序列，输出也是一个序列， Encoder 中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达，Decoder 将这个固定长度的向量变成可变长度的目标的信号序列。

2.Encoder–Decoder 结构又是怎样的？

Encoder–Decoder 结构是由一个或多个 RNN （或LTSM或GRU）组成，Encoder对输入进行编码，然后将编码后的输出传到Decoder解码。结构如下图所示：

                        

（1）Encoder（编码器）

每个时刻输入一个词，隐藏层状态根据公式ht

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qq_37149421
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