Convolutional Encoder
Convolutional Encoder 是基于卷积层的模型，与循环神经网络计算受时间依赖性约束不同，Convolutional Encoder能够实现同时编码。
非循环编码器的一个简单基准是Ranzato提到的池化模型，即将K个连续词的词嵌入进行简单的平均。除了输入中的单词彼此接近之外，平均单词嵌入不会表达位置信息。因此，引入位置嵌入来对句子中每个词的绝对位置进行编码。因此，源语句中的每个嵌入e_j都包含一个位置嵌入l_j和一个词嵌入w_j。与循环编码器类似，注意力分数a_ij从池化表示z_j中计算得到，条件输入c_i是嵌入e_j的加权和：
池化的一个直接扩展是学习卷积神经网络（CNN）中的核。编码器的输出z_j包含一个固定大小的上下文信息，取决于核的宽度k，但所需的上下文宽度可能会变化。这可以通过堆叠几层卷积和非线性来解决：额外的层增加了总的上下文大小，而非线性可以根据需要调节上下文的有效大小。例如，用内核宽度k=3堆叠5个卷积会产生11个字的输入域，即每个输出取决于11个输入字，非线性允许编码器利用全部输入域，或根据需要集中于较少的字。为了便于深度编码器的学习，将每个卷积的输入的残差连接添加到输出，然后将非线性激活函数应用到输出。多层CNN是通过将几个区块堆叠在一起构建的。CNN不包含通常用于下采样的池化层，也就是说，在网络应用后，保留完整的源序列长度。与池化模型类似，卷积编码器使用位置嵌入法。
最后的编码器由两个堆叠的卷积网络组成（图7）。CNN-a生成编码器输出z_j来计算注意力分数a_i，而解码器的条件输入c_i是通过CNN-c的输出相加来计算的：
图7. 带有单层卷积编码器网络的神经机器翻译模型。CNN-a在左边，CNN-c在右边。没有显示嵌入层
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