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wzjs 2025/7/31 0:06:29

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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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