encoder-decoder结构

Encoder-decoder结构是一种常用的神经网络架构，通常用于自然语言处理任务，如机器翻译、问答系统、自动摘要等。

Encoder部分负责对输入的序列进行编码，得到一个固定长度的向量表示，这个向量包含了输入序列的信息。Decoder部分则根据这个向量生成输出序列。

在机器翻译任务中，输入序列是源语言句子，输出序列是目标语言句子。Encoder将源语言句子编码成一个固定长度的向量，Decoder再根据这个向量生成对应的目标语言句子。

Encoder-decoder结构还可以使用注意力机制来改进编码效果，这样Decoder在生成输出序列时就可以根据输入序列的不同部分分配不同的注意力。

相关问题

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。

Transformer的Encoder-Decoder结构

是用来完成什么任务的？

Transformer的Encoder-Decoder结构是用来完成机器翻译任务的，它能够将源语言中的句子翻译成目标语言的句子。Encoder用来将源语言中的句子编码成一系列的向量表示，而Decoder则用来根据这些向量表示生成目标语言中的句子。这种结构可以更好地对长文本进行处理，并且在翻译结果上达到了更好的效果。