编码器-解码器架构是一种在机器学习和神经网络中常用的框架，特别用于将输入数据转化为不同格式或表示的任务。该架构主要用于序列到序列（seq2seq）任务，其中输入和输出都为序列。其结构由两个主要组件组成：编码器和解码器。编码器处理输入数据，并将信息压缩为固定大小的上下文向量，作为输入的摘要。另一方面，解码器则逐步接收这个上下文向量并生成输出序列。
在实践中，编码器通常是使用递归神经网络（RNNs）、长短期记忆网络（LSTMs）或更近的方法如门控递归单元（GRUs）和变压器模型来实现的。例如，在机器翻译任务中，编码器读取源语言中的句子并将其转换为一个上下文向量，捕捉其含义。然后，解码器根据编码器提供的信息，逐字生成目标语言中的相应句子。这一两步过程使模型能够处理不同类型序列之间的复杂转换。
编码器-解码器架构可以通过多种方式进行扩展。例如，通常会集成注意力机制，以便解码器在每个解码步骤中关注输入序列的不同部分，而不仅仅依赖于单一的上下文向量。这一改进有助于更好地处理较长的序列，并提高生成输出的质量。这种架构的应用不仅限于语言翻译，还扩展到图像描述、文本摘要和语音识别等其他领域，使其成为开发神经网络的开发者们的一个多功能工具。