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标准的Encoder-Decoder结构
资料介绍
Encoder-Decoder结构是深度学习中一种重要的序列转换模型框架，广泛应用于机器翻译、文本摘要、语音识别等领域。其核心思想是将输入序列通过编码器（Encoder）转换为固定长度的上下文向量（Context Vector），再由解码器（Decoder）根据该向量生成目标序列。
一、基本结构组成
1.1 编码器（Encoder）
编码器的主要功能是对输入序列进行特征提取和信息压缩，将可变长度的输入序列映射为固定维度的上下文向量。常见的编码器实现包括：
· 循环神经网络（RNN）编码器：如LSTM（长短期记忆网络）或GRU（门控循环单元），通过递归处理输入序列，最终输出隐藏状态作为上下文向量。
· Transformer编码器：基于自注意力机制（Self-Attention），能够并行处理序列中的所有位置，捕捉长距离依赖关系，输出包含全局信息的特征矩阵。
1.2 解码器（Decoder）
解码器负责将上下文向量转换为目标序列，其输入通常包括上下文向量和已生成的部分目标序列。常见的解码器实现包括：
· 循环神经网络解码器：以RNN/LSTM/GRU为核心，在每个时间步接收上下文向量和前一时刻的输出，生成当前时刻的预测结果。
· Transformer解码器：结合自注意力（对已生成序列）和交叉注意力（对编码器输出），实现并行化生成，提升效率和性能。
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