深入理解d2l-zh项目中的编码器-解码器架构-优快云博客

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深入理解d2l-zh项目中的编码器-解码器架构

d2l-zh 《动手学深度学习》：面向中文读者、能运行、可讨论。中英文版被70多个国家的500多所大学用于教学。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/d2/d2l-zh

引言

在现代深度学习领域，编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构已成为处理序列到序列（Sequence-to-Sequence）任务的基石。这种架构广泛应用于机器翻译、文本摘要、语音识别等场景。本文将深入探讨这一架构的核心概念、实现原理及其应用价值。

编码器-解码器架构概述

编码器-解码器架构由两个主要组件构成：

编码器（Encoder）：负责将可变长度的输入序列转换为固定形状的编码状态
解码器（Decoder）：将编码状态映射回可变长度的输出序列

这种架构特别适合处理输入和输出都是序列的任务，如机器翻译。例如，将英语句子"They are watching."翻译为法语句子"Ils regardent."。

编码器实现详解

编码器的核心职责是将输入序列编码为一个固定维度的表示。在实现上，编码器需要：

接受可变长度的序列作为输入
输出一个固定维度的编码状态
可以基于不同神经网络架构实现（RNN、CNN、Transformer等）

class Encoder(nn.Module):
    """编码器基类"""
    def __init__(self, **kwargs):
        super(Encoder, self).__init__(**kwargs)
    
    def forward(self, X, *args):
        raise NotImplementedError

解码器实现剖析

解码器的工作更为复杂，它需要：

初始化状态：将编码器的输出转换为解码器的初始状态
逐步生成输出序列：在每个时间步基于当前输入和状态生成输出

class Decoder(nn.Module):
    """解码器基类"""
    def __init__(self, **kwargs):
        super(Decoder, self).__init__(**kwargs)
    
    def init_state(self, enc_outputs, *args):
        raise NotImplementedError
    
    def forward(self, X, state):
        raise NotImplementedError

架构整合与应用

将编码器和解码器组合起来，就形成了完整的编码器-解码器架构：

class EncoderDecoder(nn.Module):
    """完整的编码器-解码器架构"""
    def __init__(self, encoder, decoder, **kwargs):
        super(EncoderDecoder, self).__init__(**kwargs)
        self.encoder = encoder
        self.decoder = decoder
    
    def forward(self, enc_X, dec_X, *args):
        enc_outputs = self.encoder(enc_X, *args)
        dec_state = self.decoder.init_state(enc_outputs, *args)
        return self.decoder(dec_X, dec_state)