Encoder-Decoder

Encoder-Decoder是一种常见的序列到序列模型，它将输入序列编码为一个固定长度向量，然后将该向量解码为输出序列。这种模型在机器翻译、文本摘要、对话生成等任务中非常有效。在Encoder-Decoder模型中，编码器通常是一个循环神经网络（RNN）或者是Transformer，用来将输入序列转换为一个固定长度向量。解码器也通常是一个RNN或者Transformer，它使用编码器的输出向量来生成目标序列。在训练过程中，通常使用最大似然估计来最小化模型的输出与目标序列之间的差距。

相关问题

encoder-decoder模式

Encoder-decoder模式是一种常见的机器翻译模型，也被广泛应用于自然语言处理和语音识别等任务中。该模型由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入序列转换为一个固定长度的向量表示，解码器则将这个向量表示转换为目标序列。在训练过程中，模型将尝试最小化目标序列与真实序列之间的差距，以提高模型的翻译能力。该模型的优点是可以处理变长的输入和输出序列。

Encoder-Decoder结构

Encoder-Decoder结构是一种常用于机器学习中的模型架构，它由两个主要的部分组成：编码器和解码器。编码器将输入序列转换为一个固定长度的向量表示，通常称为上下文向量；解码器则使用上下文向量生成输出序列，通过逐步生成每个输出令牌来完成任务。这种架构经常在自然语言处理任务中得到应用，例如机器翻译和文本生成等领域。