简述encode和decode思想
简述encode和decode思想
发布时间：2025-08-20 12:58:27
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答案：
本题解析来源： https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/78752680
https://blog.csdn.net/u010626937/article/details/104819570
解析1：
Encoder-Decoder(编码-解码)是深度学习中非常常见的一个模型框架，比如无监督算法 的auto-encoding就是用编码-解码的结构设计并训练的；比如image caption的应用，就是 CNN-RNN的编码-解码框架；再比如神经网络机器翻译NMT模型，往往就是LSTM-LSTM的 编码-解码框架。因此，准确的说， Encoder-Decoder并不是一个具体的模型，而是一类框 架。 Encoder和Decoder部分可以是任意的文字，语音，图像，视频数据，模型可以采用CNN，RNN，BiRNN、LSTM、GRU等等。所以基于Encoder-Decoder，我们可以设计出各 种各样的应用算法。
Encoder-Decoder框架有一个最显著的特征就是它是一个End-to-End学习的算法；本文将以文本-文本的例子作为介绍，这样的模型往往用在机器翻译中，比如将法语翻译成英 语。这样的模型也被叫做 Sequence to Sequence learning1]。所谓编码，就是将输入序列 转化成一个固定长度的向量；解码，就是将之前生成的固定向量再转化成输出序列。
