Torch中的序列到序列模型是什么

在Torch中，序列到序列模型是一種神經網絡結構，用于處理序列型數據，如文本翻譯、語音識別等任務。該模型由兩個主要部分組成：編碼器和解碼器。

編碼器負責將輸入序列轉化為一個固定長度的向量表示，這個向量包含輸入序列的所有信息。解碼器則將這個向量作為初始狀態，生成目標序列。

序列到序列模型通常使用循環神經網絡（RNN）或者Transformer等結構來實現，可以在Torch中使用現成的庫來構建和訓練這種模型。通過序列到序列模型，我們可以實現一系列復雜的序列型任務，并取得不錯的效果。

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