人工智能概念：RNN中的基础Encoder-Decoder框架

一、序列（Seq2Seq）转换的核心架构

在自然语言处理领域，序列到序列（Seq2Seq）模型是实现跨序列转换的基础框架，其核心依托Encoder-Decoder（编码器-解码器）架构。该架构通过两个协同组件完成序列转换：

1. 编码器：将输入序列压缩为固定维度的语义向量c（信息压缩）
2. 解码器：基于语义向量c生成目标序列（信息解码）

经典应用场景：

• 机器翻译：中文句子 → 英文句子
• 文本摘要：新闻长文 → 精简摘要
• 语音识别：音频特征序列 → 文字序列

二、Encoder-Decoder框架基础原理

RNN家族介绍：网页链接

2.1 整体工作流程

1. 编码阶段：
   输入序列通过编码器压缩为固定维度的语义向量 $C=F(X_1,X_2,\dots ,X_m)$，其中 $F$ 为非线性变换函数。
2. 解码阶段：
   解码器基于唯一的 $C$ 和已生成的历史词 $y_1,y_2,\dots ,y_{i-1}$，逐词生成目标序列。特别地，解码过程会添加特殊标记：
   • 输入端添加 作为生成起始信号（如 $y_0=<GO>$）；
   • 输出端通过 标记序列结束（如生成 $y_n=<EOS>$ 时终止）。
     完整生成逻辑为：
     $$y_i=G(C,y_0,y_1,\dots ,y_{i-1})(\text{其中}{y}_0=<GO>)$$

2.2 编码器（Encoder）详解

以中文句子"欢迎 来 北京"的编码过程为例：

时间步	输入词	编码器隐藏状态更新
t=1	欢迎	$h_1=$ 捕获"欢迎"的态度语义特征
t=2	来	$h_2=$ 融合"欢迎"与"来"的动作语义特征
t=3	北京	$h_3$