encoder-decoder框架

Encoder-decoder框架是一种常用的深度学习模型架构，用于处理序列到序列的任务，例如机器翻译、对话生成等。它由两个部分组成：编码器(encoder)和解码器(decoder)。

编码器将输入序列编码为一个固定长度的向量表示，而解码器则使用这个向量表示来生成输出序列。在机器翻译任务中，编码器将源语言句子编码为一个向量表示，解码器使用这个向量表示来生成目标语言句子。

在训练过程中，编码器和解码器通常使用循环神经网络（RNN）或者Transformer等模型进行实现。在推理过程中，输入序列被送入编码器，生成的向量表示被送入解码器，解码器逐步生成输出序列。

Encoder-decoder框架是一种非常强大的模型架构，在自然语言处理领域得到了广泛的应用。