seq2seq

Seq2Seq - 编码器（Encoder）和解码器（Decoder）本节实现一个简单的 Seq2Seq（Sequence to Sequence）模型的编码器（Encoder）和解码器（Decoder）部分。

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四、自然语言处理_05Seq2Seq模型与案例Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）是一种处理序列到序列问题的深度学习模型，广泛应用于机器翻译、文本摘要、语音识别、聊天机器人等自然语言处理任务中

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【课程总结】Day17（下）：初始Seq2Seq模型“日月忽其不淹兮，春与秋其代序。” 技术更新的车轮在滚滚向前，曾经名噪一时的RNN模型，在新的技术革新下也渐渐落幕，本章我们将初步了解Seq2Seq模型，同时借助Demo代码，对Seq2Seq模型有一个直观了解。

大模型之-Seq2Seq介绍Seq2Seq（Sequence to Sequence）模型是一种用于处理序列数据的深度学习模型，常用于机器翻译、文本摘要和对话系统等任务。它的核心思想是将一个输入序列转换成一个输出序列。

聊聊RNN与seq2seqseq2seq模型也称为Encoder-Decoder模型。顾名思义，这个模型有两个模块——Encoder（编码器）和Decoder（解码器）。编码器对输入数据进行编码，解码器对被编码的数据进行解码。此时编码器编码的信息浓缩了翻译所必需的信息，解码器基于这个浓缩的信息生成目标文本。