编码器-解码器（Encoder-Decoder）结构是一种在深度学习和自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）以及其他领域广泛应用的神经网络架构，它主要用于处理序列到序列（Sequence-to-Sequence，seq2seq）的学习任务。
基本原理：
编码器：
- 编码器负责对输入的不定长序列进行处理，其目标是捕捉输入序列的重要信息并将其编码成一个固定维度的向量或上下文向量（Context Vector）。在NLP中，这个过程通常涉及将句子逐个词或逐个子单元编码，通过RNN（循环神经网络）、LSTM（长短时记忆网络）或Transformer等结构提取句法和语义特征。
解码器：
- 解码器则接收编码器产生的上下文向量，并基于此生成输出的不定长序列。在机器翻译、文本摘要、对话系统等场景下，解码器会逐步预测输出序列的下一个元素直至生成完整的输出序列。解码过程同样可能采用循环神经网络结构，确保能够利用先前生成的词汇信息来决定后续的输出。
应用场景：
- 机器翻译：编码器读取源语言句子，解码器生成目标语言句子。
- 文本摘要：编码器理解长篇文档，解码器生成简短摘要。
- 图像描述生成：编码器解析图像内容，解码器根据图像特征生成描述文字。
- 语音识别和语音合成：编码器处理音频信号，解码器生成对应的文字或反之生成语音波形。
- 聊天机器人：编码器理解用户输入，解码器生成合适的回复。
关键特点：
- 编码器-解码器架构能够处理任意长度的输入和输出序列。
- 结构中通常包含注意力机制（Attention Mechanism），使得解码器在生成每个输出时能够动态关注输入序列的不同部分。
- 这种架构允许信息的有效压缩和解压缩，从而在不同形式的数据之间建立联系，实现复杂的数据转换任务。
