seq2seq

seq2seq，全称为Sequence to Sequence，是一种端到端的深度学习模型，广泛应用于机器翻译、语音识别、文本摘要等任务。该模型由两部分组成：编码器和解码器。编码器将输入序列编码为一个固定长度的向量，解码器则将这个向量解码为输出序列。这种模型的特点是可以直接处理不定长的输入和输出序列，而无需进行额外的对齐或填充操作。seq2seq模型的训练通常使用一种叫做“教师强制”的技术，即在训练阶段，模型会同时看到输入序列和对应的输出序列，但在预测阶段，模型只能看到输入序列，需要根据已有的知识来生成输出序列。