十、编码器-解码器模型（Encoder-Decoder）

本文主要是介绍十、编码器-解码器模型（Encoder-Decoder），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

参考 Encoder-Decoder 模型架构详解

编码，就是将输入序列转化成一个固定长度向量。
解码，就是将之前生成的固定长度向量再转化出输出序列。

编码器-解码器有 2 点需要注意：

不管输入序列和输出序列长度是多少，中间的向量长度都是固定的。
不同的任务可以选择不同的编码器和解码器（如RNN，CNN，LSTM，GRU）。

1 序列到序列模型（Seq2Seq）

Encoder-Decoder 有一个比较显著的特征就是它是一个 End-to-End 的学习算法，以机器翻译为例，将英语翻译成汉语这样的模型叫做 Seq2Seq。

Seq2Seq 工作原理：

Seq2Seq ( Sequence-to-Sequence)，是指输入一个序列，Seq2Seq 模型生成模型的编码表示，然后将其传递给解码器输出另一个序列。这种结构最重要的地方在于输入序列和输出序列的长度是可变的。

Seq2Seq 原理图：参考Seq2Seq

以简单的RNN为例，编码器中的隐藏状态计算公式：参考Seq2Seq更详细的解析

H(t)(encoder)：表示编码器中的隐藏状态
$\varphi$ ：表示激活函数
X(t)：表示当前时刻输入的信息
H(t-1)：表示上一时刻的隐藏状态
W(HH)：表示连接隐藏状态的权重矩阵
W(HX)：表示连接输入和隐藏状态的权重矩阵

解码器中的隐藏状态计算公式：

H(t)(decoder)：表示解码器中的隐藏状态
W(HH)：表示连接隐藏状态的权重矩阵
H(t-1)：表示上一时刻的隐藏状态

解码器生成的输出计算公式：

H(t)(decoder)：表示解码器中的隐藏状态

W(HY)：表示将隐藏状态与解码器输出连接起来的权重矩阵

2 结合RNN循环神经网络的序列到序列Seq2Seq模型

参考Seq2Seq详细的解析

Seq2seq（结合 RNN）的模型架构可以分为五大角色：

编码器嵌入层：将输入句子每个单词的 One-Hot独热编码向量转换为嵌入向量。

编码器循环层：将输入句子每个单词的嵌入向量生成隐藏向量。

解码器嵌入层：将输出句子中的每个单词的 One-Hot 独热编码向量转换为嵌入向量。

解码器循环层：将输出句子每个单词的嵌入向量生成隐藏向量。

解码器输出层：将隐藏向量生成的输出句子转换成 One-Hot 独热编码向量的概率

编码器由两层组成：嵌入层和循环层；解码器由三层组成：嵌入层、循环层和输出层。