先来说一下这几者之间的关系：人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习（是其中比较重要的分支）。深度学习源自于人工神经网络的研究，但是并不完全等于传统神经网络。所以深度学习可以说是在传统神经网络基础上的升级。
权重初始化创建了神经网络后，我们需要进行权重和偏差的初始化。到现在，我们一直是根据在第一章中介绍的那样进行初始化。提醒你一下，之前的方式就是根据独立的均值为 $$0$$，标准差为 $$1$$ 的高斯随机变量随机采样作为权重和偏差的初始值。
当一个高尔夫球员刚开始学习打高尔夫时，他们通常会在挥杆的练习上花费大多数时间。慢慢地他们才会在基本的挥杆上通过变化发展其他的击球方式，学习低飞球、左曲球和右曲球。类似的，我们现在仍然聚焦在反向传播算法的理解上。这就是我们的“基本挥杆”——神经网络中大部分工作学习和研究的基础。
序列到序列（Seq2Seq）模型是一种深度学习模型，广泛应用于机器翻译、文本生成和对话系统等自然语言处理任务。它的核心思想是将一个序列（如一句话）映射到另一个序列。本文将详细介绍 Seq2Seq 模型的原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现一个简单的 Seq2Seq 模型。
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