Googleにより２０１４年に発表された。言語処理に使用される機械学習アプローチの一種。アプリケーションには、言語翻訳、画像キャプション、会話モデル、テキスト要約が含まれる。あるシーケンスを別のシーケンス(シーケンス変換)に変換する。これは、再発性ニューラルネットワーク(RNN)またはより頻繁にLSTMまたはGRUの使用によって、グラデーション消失の問題を回避するために行われる。各項目のコンテキストは、前の手順の出力である。主なコンポーネントは、1つのエンコーダと1つのデコーダネットワークである。エンコーダは、各項目を、項目とそのコンテキストを含む対応する隠しベクトルに変換する。デコーダは、前の出力を入力コンテキストとして使用して、ベクトルを出力項目に変換して、プロセスを反転させる。
Seq2seqは，エンコーダとデコーダから構成されています。エンコーダは入力系列の各要素を処理し，捉えた情報を「文脈」と呼ばれるベクトルにコンパイルします。入力系列全体を処理した後に，エンコーダは「文脈」をデコーダに送り，デコーダは出力系列の各要素を次々と生成していきます。
