seq2seq是机器学习中用于NLP任务的模型。它需要一系列称为输入的项目，并给出另一系列称为输出的项目。该模型最初由google引入，用于机器翻译。这种模式在机器翻译任务上带来了一场伟大的革命。
以前，当一个句子被翻译成另一种语言时，只会考虑一个特定的词，但是seq2seq模型会考虑它的相邻词来进行翻译，这就为结果提供了逻辑结构。该模型使用递归神经网络(RNN)，其中节点之间的连接可以形成一个循环，允许一些节点的输出影响网络内其他节点接收的输入。因此，它可以以动态方式运行。
Seq2seq模型的应用
如今，人工智能化愈演愈烈，seq2seq模型有很多应用，比如翻译、聊天机器人和语音嵌入式系统都能使用这个模型来构建。一些常见的应用如下：
1.机器翻译
seq2seq模型最著名的应用是机器翻译。在没有人工翻译的情况下，机器翻译使用人工智能将文本从一种语言翻译成另一种语言。
2.语音识别
机器或程序理解大声说出的单词并将其翻译成可读文本的能力称为语音识别，通常称为语音到文本。
3.视频字幕
在理解视频的动作和事件的同时自动为视频添加字幕的过程可以提高通过文本对视频的有效检索。
Seq2seq模型的工作原理
现在让我们看看实际模型的工作原理。该模型主要使用编码器-解码器架构。顾名思义，Seq2seq从输入的一系列单词（一个或多个句子）中创建一个单词序列。利用递归神经网络(RNN)可以实现这一点。LSTM或GRU是RNN的更高级变体，因为它主要由编码器和解码器组成，所以有时也称为编码器-解码器网络。
Seq2Seq模型的类型
1.原始Seq2Seq模型
基本架构的Seq2Seq，该架构用于编码器和解码器。但也可以使用GRU、LSTM和RNN。我们以RNN为例，RNN架构通常很简单。它需要两个输入，来自输入序列的单词和上下文向量或输入中隐藏的任何内容。
2.基于注意力的Seq2Seq模型
在基于注意力的Seq2Seq中，我们构建了许多与序列中每个元素对应的隐藏状态，这与原始的Seq2Seq模型形成对比，在原始Seq2Seq模型中，我们只有一个来自编码器的最终隐藏状态。这使得在上下文向量中存储更多数据成为可能。因为考虑了每个输入元素的隐藏状态，所以我们需要一个上下文向量，它不仅可以从这些隐藏状态中提取最相关的信息，还可以删除任何无用的信息。
在基于注意力的Seq2Seq模型中，上下文向量充当解码器的起点。然而，与基本的Seq2Seq模型相比，解码器的隐藏状态被传递回全连接层以创建新的上下文向量。因此，与传统的Seq2Seq模型相比，基于注意力的Seq2Seq模型的上下文向量更具动态性和可调整性。
