transformer中encoder和decoder目前模型都有哪些

常用的encoder和decoder模型如下：

Encoder模型：
- Transformer Encoder：使用自注意力机制的Transformer编码器，常用于NLP任务中的文本编码。
- Convolutional Encoder：使用卷积神经网络的编码器，常用于图像处理任务中的特征提取。
- Recurrent Encoder：使用循环神经网络的编码器，常用于序列数据的编码和表示学习。

Decoder模型：
- Transformer Decoder：使用自注意力机制和多头注意力机制的Transformer解码器，常用于NLP任务中的文本生成和翻译。
- Recurrent Decoder：使用循环神经网络的解码器，常用于序列数据的生成和自然语言生成。
- Attention-based Decoder：使用注意力机制的解码器，用于图像生成、语音合成等任务中的生成模型。

相关问题

Transformer和encoder-decoder架构有什么区别

Transformer和encoder-decoder架构都是用来实现序列到序列的翻译任务的模型，但是它们有几个不同点：

1. Transformer架构使用了多头自注意力机制，可以同时对序列中所有位置的信息进行编码，而encoder-decoder架构则是使用了单向的RNN/CNN，只能通过前向的方式处理序列中的信息。

2. Transformer架构的decoder部分也使用了自注意力机制，可以在生成每个时刻的输出时，考虑到所有已生成的内容，避免了信息遗忘的问题。

3. Transformer架构在处理长序列时的优势更为明显，因为它不需要像RNN/CNN一样依次遍历整个序列，可以直接捕捉到跨越较长距离的信息，并因此取得了较好的效果。

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。