encoder-decoder框架

Encoder-decoder框架是一种常用于序列到序列（Sequence-to-Sequence，简称Seq2Seq）的神经网络模型。它由两个主要的部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。

编码器的作用是将输入序列转化为一个固定长度的向量，这个向量可以被解码器用来生成输出序列。解码器的作用是根据编码器得到的向量，逐步生成输出序列。

在机器翻译任务中，编码器接收到源语言的序列，将其转换为一个向量表示，解码器则接收到这个向量表示，并逐步生成目标语言的序列。在对话生成任务中，编码器接收到用户的输入语句，将其转换为向量表示，解码器则接收到这个向量表示，并逐步生成回复语句。

Encoder-decoder框架的优点在于它可以处理不同长度的输入和输出序列，并且可以对输入和输出之间的关系进行建模。它已经成功地应用于机器翻译、对话生成、自动摘要、图像描述等许多任务。