在Torch中，序列到序列模型是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，用于處理序列型數(shù)據(jù)，如文本翻譯、語音識(shí)別等任務(wù)。該模型由兩個(gè)主要部分組成：編碼器和解碼器。
編碼器負(fù)責(zé)將輸入序列轉(zhuǎn)化為一個(gè)固定長(zhǎng)度的向量表示，這個(gè)向量包含輸入序列的所有信息。解碼器則將這個(gè)向量作為初始狀態(tài)，生成目標(biāo)序列。
序列到序列模型通常使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或者Transformer等結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)，可以在Torch中使用現(xiàn)成的庫來構(gòu)建和訓(xùn)練這種模型。通過序列到序列模型，我們可以實(shí)現(xiàn)一系列復(fù)雜的序列型任務(wù)，并取得不錯(cuò)的效果。
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