Seq2Seq

Seq2Seq（Sequence to Sequence）是一种深度学习模型，主要用于处理序列到序列的映射问题。它由两个主要部分组成：编码器和解码器。编码器将输入序列转换为一个固定长度的向量，这个向量包含了输入序列的语义信息。解码器则将这个向量转换为输出序列。这种模型在机器翻译、语音识别、文本摘要等任务中表现出色，因为它能够捕捉输入序列中的长期依赖关系。Seq2Seq模型的主要优点是它可以处理各种类型的数据，包括文本、图像和音频等。然而，它的一个主要缺点是计算复杂性高，需要大量的训练数据和计算资源。