编码器与解码器：从‘乱码’到‘通话’

随着深度学习技术的迅速发展，编码器（Encoder）和解码器（Decoder）作为处理序列数据的重要模块，已经成为了许多神经网络架构中的核心部分。无论是在自然语言处理（NLP）任务中，还是在图像生成、自动语音识别（ASR）等任务中，编码器和解码器都发挥着关键作用。

在本篇博客中，我们将深入探讨编码器和解码器的工作原理、架构及其应用，分析它们在现代深度学习模型中的作用，并通过实例和代码展示如何实现这些模块。

 

1. 编码器和解码器的基本概念

1.1 编码器（Encoder）

编码器是一个神经网络组件，负责将输入数据（通常是一个序列）转换为一个固定大小的向量表示，通常称为“上下文向量”或“隐层状态”。编码器的目标是从输入序列中提取出有用的特征，并将其压缩成一个简洁的向量表示，能够有效捕捉输入数据中的关键信息。

编码器的核心思想是：将原始数据映射到一个高维空间中，以便能够保留更多的信息，供后续任务使用。例如，在机器翻译任务中，编码器将源语言句子编码为一个向量，这个向量包含了源句子的所有语义信息。

主要工作流程：

1. 输入序列通过编码器进行处理，生成一组向量或隐藏状态。
2. 这些向量表示是上下文信息的压缩，可以传递给解码器或其他模块进行后续处理。

1.2 解码器（Decoder）

解码器是神经网络中的另一个重要组件，负责根据编码器的输出（上下文向量），生成最终的输出序列。解码器的目的是根据编码器生成的上下文向量，逐步生成目标序列的每个元素。解码器通常采用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或 Transformer 等架构。

解码器的目标是将输入的上下文向量映射回目标序列。这一过程通常是通过逐步生成目标输出，使用生成的部分结果作为下一步生成的条件。

主要工作流程：