编解码器网络结构综述

编解码器网络结构是一种常用于序列到序列任务的神经网络结构，其中编码器负责将输入序列转换为固定长度的表示，而解码器则使用该表示来生成输出序列。下面是一些常见的编解码器网络结构：

1. 递归神经网络（RNN）：RNN 是一种经典的编解码器网络结构，它通过递归地处理序列中的每个元素，并将先前的隐藏状态传递给下一个时间步。常见的 RNN 变体包括长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。

2. 卷积神经网络（CNN）：CNN 在计算机视觉任务中广泛应用，但也可以用于序列数据。CNN 通过在输入序列上应用一系列卷积层和池化层来提取特征，并将其转换为固定长度的表示。

3. 注意力机制（Attention）：注意力机制是一种增强编解码器性能的技术。它允许解码器对输入序列中不同位置的信息分配不同的权重，以便在生成输出时更加关注相关的部分。注意力机制常用于基于 Transformer 的模型中。

4. Transformer：Transformer 是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的编解码器网络结构。它通过在编码器和解码器中使用多头自注意力机制来捕捉输入序列的全局依赖关系，并在生成输出序列时实现更好的并行计算。

这些是编解码器网络结构的一些常见例子，每种结构都有其适用的场景和优势。研究者们还在不断提出新的改进和变种，以提高编解码器的性能和效果。