Encoder-Decoder 架构是自然语言处理（NLP）领域中常用的一种深度学习模型，尤其在机器翻译、文本摘要等任务中表现出色。本文将为您介绍 Encoder-Decoder 架构的基本原理和使用方法。
基本概念
Encoder-Decoder 架构由两个主要部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。
- 编码器：负责将输入序列（如一句话）转换为固定长度的向量表示。
- 解码器：负责根据编码器的输出向量，逐个预测输出序列（如翻译成另一句话）。
工作原理
- 编码阶段：编码器读取输入序列，并生成一个固定长度的向量表示。
- 解码阶段：解码器从编码器的输出向量开始，逐个预测输出序列中的单词或符号。
实例：机器翻译
以机器翻译为例，编码器将源语言的句子转换为固定长度的向量，解码器则根据这个向量生成目标语言的句子。
代码示例
以下是一个简单的 Encoder-Decoder 模型代码示例：
# ... (省略代码细节)
更多详细代码和实现，请参考 本站教程。
总结
Encoder-Decoder 架构在 NLP 任务中具有广泛的应用，掌握其原理和实现方法对于 NLP 开发者来说至关重要。