序列到序列又名Sequence-to-Sequence，缩写为seq2seq。它是一类特殊的深度学习模型，由两个循环神经网络——编码器和解码器组成。序列到序列模型的强大之处在于它可以将不同长度的序列相互映射，因此模型在机器翻译、文本识别等任务中非常流行。
序列到序列模型最早是在2014年由谷歌首次提出，旨在将不同长度的输入映射到不同长度的输出。当输⼊和输出都是不定⻓序列时，我们可以使⽤序列到序列模型，编码器捕获语境输入序列的形式隐藏状态向量并将其发送到解码器，解码器随后生成输出序列。因此在序列到序列模型中编码器和解码器是共同训练的。
序列到序列模型的基本结构
序列到序列模型通常由两部分组成：编码器和解码器。
编码器
可以看成是几个循环单元，如LSTM、GRU单元的堆栈，其中每个单元接受输入序列的单个元素，收集该元素的信息并将其向前传播。编码器读取输入序列并在内部状态向量中汇总信息，状态向量旨在封装所有输入元素的信息，以帮助解码器做出准确的预测。
解码器
同样是循环单元的堆栈，每个循环单元接受来自前一个单元的隐藏状态并产生和输出以及它自己的隐藏状态。
整个过程是由循环神经网络组成的编码器将序列作为输入，并在序列的末尾生成最终嵌入。然后将其发送到解码器，解码器然后使用它来预测序列，并且在每次连续预测之后，它使用先前的隐藏状态来预测序列的下一个实例。
因此，输出序列严重依赖编码器最终输出的隐藏状态。如果序列很长，循环神经网络在时间维度上会越久，这将导致梯度消失，即神经网络梯度信号在向后传播时消失。这使得模型难以处理长句子，在长序列的情况下，初始上下文很可能在序列末尾丢失。
那如何避免这种情况呢？
提高序列到序列模型性能的方法
为了让序列到序列模型在更复杂的任务上能表现优秀，可以引入多项增强功能：
1.颠倒输入序列的顺序
2.使用LSTM或GRU单元
3.引入注意力机制
以此加强序列到序列模型在具有长输入和输出序列的稍微复杂的任务上的性能。
