encoder decoder 特征提取

2024年2月1日发(作者：)

encoder decoder 特征提取

Encoder-Decoder是一种常见的神经网络结构，广泛应用于序列到序列（Sequence-to-Sequence）任务，例如机器翻译、文本摘要等。在这种结构中，编码器（Encoder）负责将输入序列转化为一个固定维度的特征表示，而解码器（Decoder）则利用该特征表示生成输出序列。

编码器的主要作用是提取输入序列的特征表示。它通常由多个循环神经网络（如LSTM或GRU）层组成，每一层都会对输入序列进行处理，并逐步捕获序列中的局部和全局上下文信息。每个循环神经网络层将前一层的隐藏状态作为输入，经过一系列的计算操作后，得到当前层的隐藏状态。通过堆叠多个循环神经网络层，编码器可以在不同抽象层次上提取输入序列的语义信息。

解码器的任务是根据编码器生成的特征表示来生成输出序列。它也由多个循环神经网络层组成，但与编码器不同的是，解码器在每个时间步骤都会使用前一时刻的输出作为输入，并结合编码器的特征表示来预测下一个输出。解码器通过逐步生成输出序列的方式，将编码器提取的特征表示转化为最终的目标序列。

总结起来，Encoder-Decoder结构通过编码器将输入序列转化为固定维度的特征表示，并通过解码器生成输出序列。编码器负责特征提取，而解码器负责生成输出序列。这种结

构在序列到序列任务中展现出了较好的性能，在许多自然语言处理任务中得到了广泛应用。