在神经网络中，特别是在序列到序列模型中，编码器负责处理输入数据并将其压缩为固定大小的表示，通常称为上下文或潜在向量。此表示包含预测输出所需的基本信息。
另一方面，解码器获取该压缩信息并生成相应的输出，例如语言翻译任务中的翻译或文本生成任务中的下一个单词。编码器-解码器架构用于像变压器、lstm和seq2seq模型这样的模型中。
当编码器专注于捕获输入的基本特征时，解码器基于编码信息生成输出。此结构对于涉及顺序数据的任务 (如机器翻译或汇总) 是基本的。
知识蒸馏是什么？
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嵌入是数据的密集向量表示，通常用于捕获高维空间中的关系。在NLP中，像Word2Vec或GloVe这样的词嵌入将词表示为向量，编码语义和句法信息。例如，“king” 和 “queen” 具有相似的嵌入，并且具有性别差异。
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