seq2seq是什么

Seq2Seq（Sequence to Sequence）是一种用于列到序列的机器学习模型，常用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本摘要、对话生成等。它由两个主要的神经网络组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。

编码器将输入序列（如源语言句子）转换为一个固定长度的向量，该向量包含了输入序列的语义信息。常用的编码器模型有循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）。

解码器接收编码器输出的向量，并逐步生成目标序列（如目标语言句子）。解码器使用一个递归神经网络，根据之前生成的部分目标序列和当前的上下文向量来预测下一个单词或符号。解码器可以使用注意力机制来更好地捕捉输入序列中的重要信息。

Seq2Seq模型通过将输入序列映射到输出序列，实现了将一个序列转换为另一个序列的功能。它在机器翻译、对话生成等任务中取得了很好的效果。