Code_流苏
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《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：

专栏介绍： Python星球日记专栏介绍（持续更新ing）
✅ 上一篇： 《Python星球日记》 第69天：生成式模型（GPT 系列）

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

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