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【算法精讲】再看流行的编码器-解码器架构
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在循环神经网络的应用中,机器翻译是序列转换模型中的一个重要任务,但是其输入和输出通常是长度可变的序列,而处理这种变长的序列是有困难的。例如,英语句子和中文句子在翻译时,字数和结构可能差别很大。RNN的传统架构假设输入和输出序列有某种固定关系,而无法自动处理这种长度差异。 为了解决这一问题,我们可以采用一种包含两个主要组件的架构:编码器(encoder)和解码器(decoder)。编码器负责将可变长度的输入序列转换为一个固定长度的编码表示,而解码器则将该固定长度的编码表示转换为可变长度的输出序列,从而避免了传统RNN直接处理变长序列的局限性。这种架构被称为编码器-解码器(encoder-decoder)模型
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