在Torch中,序列到序列模型是一种神经网络结构,用于处理序列型数据,如文本翻译、语音识别等任务。该模型由两个主要部分组成:编码器和解码器。
编码器负责将输入序列转化为一个固定长度的向量表示,这个向量包含输入序列的所有信息。解码器则将这个向量作为初始状态,生成目标序列。
序列到序列模型通常使用循环神经网络(RNN)或者Transformer等结构来实现,可以在Torch中使用现成的库来构建和训练这种模型。通过序列到序列模型,我们可以实现一系列复杂的序列型任务,并取得不错的效果。
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