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Encoder-Decoder架构
资料介绍
Encoder-Decoder架构是一种广泛应用于序列转换任务的深度学习模型框架，其核心思想是将输入序列通过编码器（Encoder）转换为固定维度的上下文向量（Context Vector），再由解码器（Decoder）基于该向量生成目标序列。这种架构在机器翻译、文本摘要、语音识别等领域具有重要应用价值。
编码器负责将输入序列（如源语言句子、语音信号等）映射为包含序列关键信息的上下文向量。常见的编码器结构包括：
· RNN（循环神经网络）：通过递归处理序列元素，捕捉时序依赖关系，包括LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）等变体。
· CNN（卷积神经网络）：利用卷积操作提取局部特征，通过堆叠多层实现长距离依赖建模，如Transformer中的编码器模块。
· Transformer：基于自注意力机制（Self-Attention），并行处理序列所有元素，有效捕捉全局依赖关系，目前已成为主流编码器结构。
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