《Python星球日记》 第70天：Seq2Seq 与Transformer Decoder
名人说：路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。—— 屈原《离骚》
创作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder😊）
目录
- 一、Seq2Seq模型基础
- 1. 什么是Seq2Seq模型？
- 2. Encoder-Decoder架构详解
- 1️⃣编码器(Encoder)
- 2️⃣解码器(Decoder)
- 3. 传统Seq2Seq模型的局限性
- 二、注意力机制在Seq2Seq中的应用
- 1. 注意力机制的核心思想
- 2. 注意力机制的工作流程
- 3. 注意力机制的优势
- 三、Transformer Decoder解析
- 1. 从RNN到Transformer的演变
- 2. Transformer Decoder的核心组件
- 1️⃣掩码自注意力层(Masked Self-Attention)
- 2️⃣编码器-解码器注意力层
- 3️⃣前馈神经网络
- 4️⃣残差连接与层归一化
- 3. Transformer Decoder应用于机器翻译与对话生成
- 1️⃣机器翻译应用
- 2️⃣对话生成应用
- 四、实战：构建简易机器翻译模型
- 1. 准备工作
- 2. 简化的Transformer解码器实现
- 3. 完整的翻译模型
- 4. 简单训练与翻译示例
- 五、Seq2Seq与Transformer的未来发展
- 1. 当前挑战
- 2. 近期创新
- 3. 行业应用前景
- 六、总结与实践建议
- 实践建议：
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欢迎回到Python星球🪐日记！今天是我们旅程的第70天，我们将深入探讨序列到序列(Seq2Seq)模型和Transformer解码器