名人說：路漫漫其修遠兮，吾將上下而求索。—— 屈原《離騷》
創作者：Code_流蘇(CSDN)（一個喜歡古詩詞和編程的Coder??）

目錄

• • 一、Seq2Seq模型基礎
  • • 1. 什么是Seq2Seq模型？
    • 2. Encoder-Decoder架構詳解
    • • 1??編碼器(Encoder)
      • 2??解碼器(Decoder)
    • 3. 傳統Seq2Seq模型的局限性
  • 二、注意力機制在Seq2Seq中的應用
  • • 1. 注意力機制的核心思想
    • 2. 注意力機制的工作流程
    • 3. 注意力機制的優勢
  • 三、Transformer Decoder解析
  • • 1. 從RNN到Transformer的演變
    • 2. Transformer Decoder的核心組件
    • • 1??掩碼自注意力層(Masked Self-Attention)
      • 2??編碼器-解碼器注意力層
      • 3??前饋神經網絡
      • 4??殘差連接與層歸一化
    • 3. Transformer Decoder應用于機器翻譯與對話生成
    • • 1??機器翻譯應用
      • 2??對話生成應用
  • 四、實戰：構建簡易機器翻譯模型
  • • 1. 準備工作
    • 2. 簡化的Transformer解碼器實現
    • 3. 完整的翻譯模型
    • 4. 簡單訓練與翻譯示例
  • 五、Seq2Seq與Transformer的未來發展
  • • 1. 當前挑戰
    • 2. 近期創新
    • 3. 行業應用前景
  • 六、總結與實踐建議
  • • 實踐建議：

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歡迎回到Python星球??日記！今天是我們旅程的第70天，我們將深入探討序列到序列(Seq2Seq)模型和Transformer解碼器