decoder-encoder

解码器-编码器（Decoder-Encoder）是一种常用的深度学习模型结构，常用于序列到序列（Seq2Seq）任务中。它由两部分组成：编码器和解码器。编码器将输入序列编码成一个固定长度的向量，解码器则将这个向量解码成输出序列。这种结构可以用于机器翻译、语音识别等任务。 在训练过程中，编码器和解码器是分别进行训练的。首先，使用编码器的参数对输入序列进行编码，然后使用解码器的参数对编码后的向量进行解码，得到预测输出序列。接下来，计算预测输出序列与真实输出序列之间的误差，并使用反向传播算法更新编码器和解码器的参数。这个过程会不断重复，直到模型收敛。