深度学习编码器解码器

深度学习中的编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构是一种常用的模型结构，常用于序列到序列的任务，比如机器翻译、文本生成等。它分为两个主要部分：

1. **编码器**（Encoder）：这部分负责对输入数据进行压缩和表示学习。它通常将长输入序列转换成一个固定长度的向量或上下文信息，这个过程可以是自回归的（如RNN），也可以是非自回归的（如Transformer的自注意力机制）。编码器捕捉输入的全局特征。

2. **解码器**（Decoder）：基于编码器提供的上下文，解码器逐步生成目标序列。它通常是另一个RNN或Transformer结构，逐个预测下一个输出单元，并在每个时间步上接收来自编码器的信息和前一步的预测结果。解码器在预测过程中不断更新其内部状态。

这种架构使得编码器能够捕获输入的主要信息，而解码器则利用这些信息生成新的输出，保持了任务的灵活性。