详解序列到序列

Seq2Seq模型是一种深度学习架构,由编码器和解码器组成,常用于序列转换任务如机器翻译。编码器将输入序列转化为向量,解码器根据此向量生成输出序列。在机器翻译示例中,英文句子作为编码器输入,法文句子为解码器输出。

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序列到序列(Sequence-to-Sequence,简称Seq2Seq)是一种深度学习模型,通常用于将一个序列转化为另一个序列。Seq2Seq模型是由两个RNN组成的,分别称为编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。

编码器将输入序列转化为一个向量,该向量被解码器用来生成输出序列。Seq2Seq模型通常被用于机器翻译、对话系统等任务。

举个例子,假设我们希望构建一个机器翻译系统,能够将英文输入序列转化为法文输出序列。在这种情况下,英文序列就是编码器的输入,法文序列就是解码器的输出。编码器会将英文序列转化为一个向量,然后解码器会使用这个向量来生成法文序列。

通常,Seq2Se

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