经典seq2seq结构详解

经典的序列到序列（Sequence-Sequence, seq2seq）架构主要用于处理自然语言处理任务，如机器翻译、文本摘要等，其中输入序列（source sequence）通常转换成输出序列（target sequence）。它由两个主要部分组成：

1. **编码器（Encoder）**：负责捕捉输入序列的上下文信息。它通常是循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM），通过逐个读取输入词或字符，并将其状态（hidden state）传递给下一个时间步，构建对整个输入序列的理解。

2. **解码器（Decoder）**：基于编码器提供的上下文，生成输出序列。这个阶段也常用RNN或LSTM，并采用自注意力机制（Self-Attention），允许模型在生成过程中考虑所有先前的输入信息，而不仅仅是前一时刻的状态。解码器从初始隐藏状态开始，同时接收来自编码器的最后一个隐藏状态，然后逐步生成每个目标词语。

在训练过程中，我们通常使用teacher forcing技巧，即总是提供正确的下一个单词作为下一个输入，以便学习生成准确的预测。而在测试时，则使用前一个预测作为当前的输入，实现端到端的序列生成。