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Encoder-Decoder架构详解

更新时间：2026-04-15 08:01:12 大小：15K 上传用户：江岚查看TA发布的资源 标签：架构 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

一、基本概念

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，由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两个核心模块组成。其核心思想是将输入序列通过编码器转换为固定长度的上下文向量（Context Vector），再由解码器根据该向量生成目标序列。

二、核心组成

1. 编码器（Encoder）

编码器负责将输入序列（如源语言句子、语音信号等）映射为包含序列语义信息的上下文向量。常见实现包括：

· RNN/LSTM/GRU：通过循环神经网络处理序列，最终隐藏状态作为上下文向量

· Transformer Encoder：采用自注意力机制（Self-Attention）并行处理序列，输出多层特征表示

· CNN Encoder：通过卷积层提取局部特征，经池化得到全局表示

2. 解码器（Decoder）

解码器以上下文向量为输入，逐步生成目标序列（如目标语言句子、文本摘要等）。典型结构包括：

· RNN解码器：每次输入前一时刻输出和上下文向量，生成当前 token

· Transformer Decoder：结合自注意力（解码序列内部依赖）和编码器-解码器注意力（关联输入序列）

· 条件随机场（CRF）：在序列标注任务中优化输出序列的全局一致性


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