encoder-decoder

编码器负责将输入数据（如图像或文本）压缩为低维表示（也称为“特征向量”或“编码”），同时保留输入数据的主要信息。编码器通常由卷积层或循环神经网络（RNN）构成，可以逐层提取输入数据的特征，并将其转化为更抽象、更紧凑的表示。

解码器负责将编码器产生的低维表示还原回输入数据的原始形式。解码器通常由反卷积层或逆向循环神经网络构成，可以逐层还原输入数据的特征，并生成与输入数据相同大小的输出。

Encoder-Decoder结构的优点是可以将输入数据转化为更简单的表示，并在保留主要信息的同时去除冗余信息。同时，Decoder可以利用编码器提取的特征，逐层还原输入数据，从而生成具有高质量的输出。例如，在图像分割任务中，Encoder可以提取输入图像的特征，而Decoder可以将这些特征还原为像素级别的分割结果。

近年来，Encoder-Decoder结构的许多变体已经被提出，如U-Net、DeepLab等，它们在图像分割等任务中取得了很好的效果。

（encoder处理输入，将输入转化成计算机可使用的信息；decoder处理输出，将encoder处理好的信息，转化成需要的输出信息）