Seq2Seq模型主要在NLP，机器翻译，序列预测等问题上效果显著。一般情况下可以分解Seq2Seq模型为两个子模型：Encoder和Decoder。Encoder的输入为原始的序列数据，输出为通过NN泛化的表征Tensor（常规操作）；此output便是Decoder的input。通过E

<pre<codepublicclassBasic{publicvoidadd(inti){System.out.println(&34;Basicadd&34;);}publicBasic(){