在构建一个高效且准确的翻译系统时，关键在于设计和实现一个强大的神经网络架构，该架构能够处理复杂的语言转换任务。编码器-解码器架构： 翻译系统的核心通常由编码器和解码器组成。编码器负责读取源语言的输入文本，并通过神经网络层提取特征表示。这些特征随后被传递给解码器，解码器逐步生成目标语言的输出序列。在Seq2Seq模型中，编码器和解码器通常由LSTM单元或GRU单元构成，它们能够处理序列数据并记忆长距

在自然语言处理领域，机器翻译是一项具有挑战性的任务，它要求模型不仅要理解源语言文本的含义，还要能够准确地将其转换成目标语言。近年来，Transformer模型凭借其在处理序列数据方面的优势，已经成为机器翻译领域的主流架构之一。本实验旨在探索基于Transformer和PyTorch框架的日中机器翻译模型，通过实现Seq2SeqTransformer模型，我们能够深入理解Transformer的核心

在自然语言处理领域，机器翻译是一项具有挑战性的任务，它要求模型不仅要理解源语言文本的含义，还要能够准确地将其转换成目标语言。近年来，Transformer模型凭借其在处理序列数据方面的优势，已经成为机器翻译领域的主流架构之一。本实验旨在探索基于Transformer和PyTorch框架的日中机器翻译模型，通过实现Seq2SeqTransformer模型，我们能够深入理解Transformer的核心