分体式编码器和整体式编码器
分体式编码器通常由两个部分组成：一个编码器和一个解码器。编码器和解码器通常是两个不同的神经网络。编码器用于将输入序列中的每个词汇转换为一个向量表示，这些向量被称为“编码器状态”，并且这些向量可以被用于进一步的处理编码器的，最后一个状态向量被用作解码器的输入，解码器使用这个向量来生成输出序列。解码器用于生成输出序列，该序列通常是与输入序列相关的翻译或转换。因此，分体式编码器是由两个不同的神经网络组成，它们分别处理输入序列和输出序列。
分体式编码器的好处是可以将编码器和解码器分开训练，因此可以更容易地调整它们的结构或参数，以提高模型性能。同时，分体式编码器还可以用于多种序列生成任务，比如机器翻译、对话生成等。
相比之下，在整体式编码器中，编码器和解码器通常是在同一个神经网络中进行处理，整体式编码器在一个神经网络中同时处理输入序列和输出序列。这意味着在整体式编码器中，输入序列和输出序列的信息被混合在一起处理，并且可以使用更复杂的结构来编码输入和输出之间的关系，因此它们的表示在某种程度上是“融合”的。这种结构在一些任务上可能会表现得更好，因为它可以让模型更好地理解输入序列和输出序列之间的关系。
总的来说，分体式编码器和整体式编码器都有它们各自的优点和缺点，它们的选择取决于具体的任务和应用场景。整体式编码器在某些任务中可能会表现更好，比如序列到序列的语音识别和语音翻译任务。总之，分体式编码器和整体式编码器都是用于处理序列生成任务的常用模型，它们有着不同的优缺点，可以根据具体的任务需求选择使用。
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