深度学习中的Encoder-Decoder框架（编码器-解码器框架）

本文主要是介绍深度学习中的Encoder-Decoder框架（编码器-解码器框架），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！

一、概述

Encoder-Decoder框架可以看作是一种深度学习领域的研究模式，应用场景异常广泛。图1是文本处理领域里常用的Encoder-Decoder框架最抽象的一种表示。

图1 文本处理领域的Encoder-Decoder框架

二、介绍

文本处理领域的Encoder-Decoder框架可以这么直观地去理解：可以把它看作适合处理由一个句子（或篇章）生成另外一个句子（或篇章）的通用处理模型。对于句子对$(Source,Target)$，我们的目标是给定输入句子 $Source$，期待通过Encoder-Decoder框架来生成目标句子 $Target$。 $Source$ 和 $Target$ 可以是同一种语言，也可以是两种不同的语言。而 $Source$ 和 $Target$ 分别由各自的单词序列构成：

$Source=⟨{\mathbf{x}}_1,{\mathbf{x}}_2\dots {\mathbf{x}}_{\mathbf{m}}⟩$
$Target=⟨{\mathbf{y}}_1,{\mathbf{y}}_2\dots {\mathbf{y}}_{\mathbf{n}}⟩$

Encoder顾名思义就是对输入句子 $Source$ 进行编码，将输入句子通过非线性变换转化为中间语义表示 $C$：

$\mathbf{C}=\mathcal{F}({\mathbf{x}}_1,{\mathbf{x}}_2\dots {\mathbf{x}}_{\mathbf{m}})$

对于解码器Decoder来说，其任务是根据句子 $Source$ 的中间语义表示 $C$ 和之前已经生成的历史信息

${\mathbf{y}}_1,{\mathbf{y}}_2\dots {\mathbf{y}}_{\mathbf{i}-1}$，来生成i时刻要生成的单词 ${\mathbf{y}}_{\mathbf{i}}$。

每个 ${\mathbf{y}}_{\mathbf{i}}$ 都依次这么产生，那么看起来就是整个系统根据输入句子 $Source$ 生成了目标句子 $Target$。如果 $Source$ 是中文句子，$Target$ 是英文句子，那么这就是解决机器翻译问题的Encoder-Decoder框架；如果 $Source$ 是一篇文章，$Target$ 是概括性的几句描述语句，那么这是文本摘要的Encoder-Decoder框架；如果 $Source$ 是一句问句，$Target$ 是一句回答，那么这是问答系统或者对话机器人的Encoder-Decoder框架。由此可见，在文本处理领域，Encoder-Decoder的应用领域相当广泛。

Encoder-Decoder框架不仅仅在文本领域广泛使用，在语音识别、图像处理等领域也经常使用。比如对于语音识别来说，图1所示的框架完全适用，区别无非是Encoder部分的输入是语音流，Decoder部分的输出是对应的文本信息；而对于“图像描述”任务来说，Encoder部分的输入是一副图片，Decoder的输出是能够描述图片语义内容的一句描述语。一般而言，文本处理和语音识别的Encoder部分通常采用RNN模型，图像处理的Encoder一般采用CNN模型。

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