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重新考察CNN
- 编码器（encoder）： 将输入编程成中间表达形式（特征）
- 解码器（decoder）： 将中间表示解码成输出
机器翻译是序列转换模型的一个核心问题， 其输入和输出都是长度可变的序列。 为了处理这种类型的输入和输出，可以设计一个包含两个主要组件的架构：
- 编码器（encoder）： 它接受一个长度可变的序列作为输入， 并将其转换为具有固定形状的编码状态。
- 解码器（decoder）： 它将固定形状的编码状态映射到长度可变的序列。
这被称为编码器-解码器（encoder-decoder）架构
以英语到法语的机器翻译为例： 给定一个英文的输入序列：
“They”、“are”、“watching”、“.”。 首先，这种“编码器－解码器”架构将长度可变的输入序列编码成一个“状态”， 然后对该状态进行解码， 一个词元接着一个词元地生成翻译后的序列作为输出： “Ils”、“regordent”、“.”。 由于“编码器－解码器”架构是形成不同序列转换模型的基础， 因此这里把这个架构转换为接口方便后面的代码实现。编码器
在编码器接口中，只指定长度可变的序列作为编码器的输入
X。 任何继承这个Encoder基类的模型将完成代码实现解码器
在下面的解码器接口中，新增一个
init_state函数， 用于将编码器的输出（enc_outputs）转换为编码后的状态。 注意，此步骤可能需要额外的输入，例如：输入序列的有效长度。 为了逐个地生成长度可变的词元序列， 解码器在每个时间步都会将输入 （例如：在前一时间步生成的词元）和编码后的状态映射成当前时间步的输出词元。合并编码器和解码器
总而言之，“编码器-解码器”架构包含了一个编码器和一个解码器， 并且还拥有可选的额外的参数。 在前向传播中，编码器的输出用于生成编码状态， 这个状态又被解码器作为其输入的一部分。