深度学习序列建模（四）—— Seq2Seq + Attention 机制（四十六）

1. 定位导航第 43-45 篇的 RNN 处理"等长序列"任务（每个 token 一个标签、整序列一个标签）。但翻译任务输入输出长度通常不同：输入：英语 “I love deep learning” (4 tokens)输出：中文 “我爱深度学习” (5 tokens)Seq2Seq 架构（2014）就是为此而生——它也是注意力机制的诞生地，最终演化出Transformer。第 10 章规划进度：篇号主题状态43-45RNN/LSTM 基础✅46（本篇）Seq2Seq + Attention🚀