实验13：基于注意力机制的编码器-解码器用于机器翻译

1、编码器-解码器（Encoder-Decoder）

编码器-解码器是一种典型的深度学习架构模型，在机器学习领域中被广泛应用以处理长度不固定的输入与输出序列问题。本文作为示例分析的序贯到序贯（seq2seq）模型，在自然语言处理领域具有重要应用价值。该架构主要由编码器模块（Encoder Module）和解码器模块（Decoder Module）两个关键组件构成

1.1编码器结构

编码器主要负责将输入序列（例如源语言句子）转换为语义向量，并提取输入序列所包含的信息后生成固定长度的表示形式。编码器通常由循环神经网络（RNN模型）、长短时记忆网络（LSTM架构）、门控循环单元（GRU结构）或Transformer架构中的编码器组件来实现功能。

该编码器架构基于循环神经网络模型设计。该编码器接收一个有序的信息序列作为输入。例如一段文本信息被划分为多个词或字符单位，并将其转化为向量表示。这些向量按照顺序逐一传递给RNN处理单元。每个时间步的处理单元都会将当前输出传递给下一个时间步用于进一步计算。在整个处理过程中，在每一个时间步的位置上，系统都会综合分析之前的上下文信息以生成新的