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以下是关于seq2seq模型、Transformer以及机器翻译的一点小记。

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简介：
seq2seq模型，顾名思义，指的是一种模型架构，其核心特点在于它既接受一个序列作为输入，也产生一个序列作为输出。该模型的结构通常采用Encoder-Decoder的形式，如图所示。其中，Encoder和Decoder都依赖于循环神经网络（RNN）的实现。具体而言，Encoder的隐藏状态就代表了语义编码，囊括了Encoder提取的所有语义信息，并随后作为Decoder的输入，最终由Decoder生成所需的输出结果。在训练和预测过程中，这种方式通常被采用。以下是该结构的详细描述：实现方式采用encoder-decoder的架构如下：

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    本项目利用Python深度学习框架PyTorch实现了Seq2Seq及Transformer模型，并应用于英文到中文的机器翻译任务中。 使用Pytorch实现字符级的中英机器翻译模型seq2seq和transformer。该项目包含一个小规模的中英文平行语料数据集以及已经训练好的seq2seq模型，而transformer模型则需要自行进行训练。
     
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