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。