神经网络Transformer架构中的编码器-解码器结构 编码器-解码器结构是Transformer架构的核心框架，它通过分工协作的方式处理序列到序列的转换任务。编码器负责将输入序列（如一句英文）转化为富含语义的中间表示，解码器则基于这个中间表示生成输出序列（如对应的中文翻译）。该结构最初为机器翻译设计，现已成为文本生成、语音识别等任务的基础范式。 编码器由N个完全相同的层堆叠而成（原论文中N=6），每层包含两个核心子层： 多头自注意力机制：计算输入序列中每个位置与其他位置的关联权重，捕捉长距离依赖关系 前馈神经网络：对每个位置的表示进行非线性变换，增强模型表达能力 每个子层都配有残差连接和层归一化，确保训练稳定性。编码器最终输出与输入序列等长的上下文感知表示。 解码器同样由N个相同层堆叠，但结构更加复杂： 掩码多头自注意力：使用因果掩码确保每个位置只能关注之前位置，防止未来信息泄露 编码器-解码器注意力：将编码器输出作为Key和Value，使解码器能聚焦输入序列的相关部分 前馈神经网络：与编码器中的结构相同 每个子层同样包含残差连接和层归一化。解码器通过自回归方式逐位生成输出，每一步将已生成序列作为新输入。 训练时采用教师强制策略，将真实目标序列右移作为解码器输入，使用交叉熵损失优化模型参数。推理时使用束搜索等策略平衡生成质量与效率，通过softmax输出层计算词表分布。 该结构的创新在于完全基于注意力机制，克服了RNN的序列计算瓶颈，支持并行处理输入序列。其模块化设计允许调整层数、注意力头数等超参数，已在BERT（仅编码器）、GPT（仅解码器）等衍生模型中展现强大扩展性。