Seq2Seq 的另一个名称是 A: Encoder-Decoder。

专业分析：

1. **Seq2Seq 概念**：Seq2Seq（Sequence to Sequence）是一种用于将一个序列转换为另一个序列的模型架构。这种模型特别适用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本摘要和对话生成。

2. **Encoder-Decoder 架构**：Seq2Seq 模型的核心思想是使用一个编码器（Encoder）将输入序列转换为一个固定长度的上下文向量（通常称为“上下文”或“语义”向量），然后使用一个解码器（Decoder）将这个上下文向量转换为输出序列。因此，Seq2Seq 模型通常被称为 Encoder-Decoder 模型。

3. **RNN, GRU, LSTM**：这些是实现 Seq2Seq 模型的基础单元。
- **RNN（Recurrent Neural Network）**：RNN 是一种用于处理序列数据的神经网络结构，可以用于构建 Seq2Seq 模型的编码器和解码器。
- **GRU（Gated Recurrent Unit）** 和 **LSTM（Long Short-Term Memory）**：它们是 RNN 的改进版本，旨在解决 RNN 中的梯度消失问题。GRU 和 LSTM 可以更好地捕捉长距离依赖关系，因此常用于构建更复杂和有效的 Seq2Seq 模型。

综上所述，Seq2Seq 的另一个名称是 Encoder-Decoder，因为它描述了这种模型的基本架构，而 RNN、GRU 和 LSTM 是实现这种架构的具体技术。