原理

Encoder-Decoder架构通常由两个主要部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。

  1. 编码器（Encoder）：编码器的任务是将输入序列（如一句话）转换为一个固定长度的上下文向量（context vector）。这个过程通常通过递归神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）来实现。编码器逐步读取输入序列的每个元素，并将其信息压缩到上下文向量中。
  2. 解码器（Decoder）：解码器接收编码器生成的上下文向量，并将其转换为输出序列。解码器同样可以使用RNN、LSTM或GRU。解码器在生成每个输出元素时，会考虑上下文向量以及之前生成的输出元素。

作用

Encoder-Decoder架构主要用于处理需要将一个序列转换为另一个序列的任务，例如：

  • 机器翻译：将一种语言的句子翻译成另一种语言。
  • 文本摘要：将长文本压缩成简短摘要。
  • 对话系统：生成对用户输入的响应。

近年来，基于Transformer的Encoder-Decoder架构（如BERT、GPT、T5等）因其更好的性能和并行计算能力，逐渐取代了传统的RNN架构。

优缺点

优点：

  • 灵活性：可以处理不同长度的输入和输出序列。
  • 强大的表示能力：能够捕捉输入序列中的复杂模式和关系。

缺点：

  • 长距离依赖问题：传统RNN在处理长序列时可能会遗忘早期的信息。
  • 计算复杂度高：训练和推理过程需要大量计算资源。