Encoder-Decoder模型

Encoder-Decoder模型是一种序列到序列（Seq2Seq）学习模型，常用于处理输入和输出都是变长序列的问题。它由两个主要部分组成：Encoder和Decoder。

Encoder将输入序列转换为固定长度的向量表示，该向量包含了输入序列的信息。通常，Encoder使用递归神经网络（如RNN、LSTM、GRU等）来处理输入序列。每个时刻，Encoder都会将当前输入和先前的状态作为输入，输出当前状态和当前的隐藏状态。最后一个隐藏状态就是Encoder的输出，它包含了整个输入序列的信息。

Decoder使用Encoder的输出向量和目标输出序列的前一个标记，逐个生成目标输出序列。Decoder也通常使用递归神经网络，包括LSTM和GRU等。在每个时刻，Decoder都会将当前输入和先前的状态作为输入，输出当前状态和当前的隐藏状态。新的隐藏状态会成为下一个时刻的输入。

在训练期间，模型需要最小化预测序列和目标输出序列之间的差异。在测试期间，模型使用已生成的输出序列来生成后续输出标记，直到达到预定的结束标记或达到输出序列的最大长度。

Encoder-Decoder模型可以用于各种任务，例如机器翻译、对话生成、情感分析、问答系统等。