seq_modules

seq_modules 是一个模块，用于处理序列数据。它提供了一些常用的函数和类，用于处理序列的输入和输出。这些函数和类可以用于各种任务，如自然语言处理、时间序列预测等。

seq_modules 中的一些常用函数和类包括：

1. Embedding：用于将离散的输入序列映射到连续的向量空间中。可以使用预训练的词向量作为输入，也可以随机初始化。

2. LSTM：长短时记忆网络，用于处理序列数据的建模。它能够捕捉到序列中的长期依赖关系，并且在训练过程中能够避免梯度消失或梯度爆炸的问题。

3. CNN：卷积神经网络，用于提取序列数据中的局部特征。通过滑动窗口的方式对输入序列进行卷积操作，然后通过池化操作获取特征。

4. Attention：注意力机制，用于对序列中不同位置的信息进行加权。通过计算每个位置的注意力权重，可以将重要的信息突出表示，并将其用于后续的处理。

5. Transformer：基于自注意力机制的序列建模方法。它将输入序列分别映射为查询、键和值，然后通过计算它们之间的相似度得到注意力权重，最后通过加权求和得到输出。

这些是 seq_modules 中的一些常用函数和类，可以根据具体的任务需求选择合适的模块来处理序列数据。