seq2seq+attention

Seq2Seq模型是一种用于序列到序列任务的神经网络模型，它由Encoder和Decoder两部分组成。Encoder将输入序列编码为一个固定长度的向量表示，而Decoder则根据这个向量表示生成输出序列。\[1\]

在Seq2Seq模型中，Attention机制被引入以解决长序列的信息丢失问题。Attention机制允许Decoder在生成每个输出时，根据输入序列的不同部分给予不同的注意力权重，从而更好地捕捉输入序列的相关信息。\[1\]

Seq2Seq模型主要有三种实现方式：基于RNN的模型、基于CNN的模型和完全依靠Attention的模型。基于RNN的模型通常使用LSTM结构，并结合Attention机制来处理输入序列。基于CNN的模型则完全使用CNN来构建Seq2Seq模型，如FaceBook的fairseq。而完全依靠Attention的模型，如谷歌的transformer，通过自注意力机制来实现序列到序列的转换。\[2\]\[3\]

总结来说，Seq2Seq模型结合Attention机制可以有效地处理序列到序列任务，而不同的实现方式可以根据具体的应用场景选择合适的模型结构。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Seq2Seq模型及Attention机制](https://blog.csdn.net/weixin_38937984/article/details/101111619)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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