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。
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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