“RNN encode-decode” 涉及使用循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）来执行编码和解码操作。这种结构常用于处理序列数据，例如自然语言处理、语音识别和时间序列预测等任务。

以下是 “RNN encode-decode” 的一般概念：

1. 编码（Encode）：

   • 在编码阶段，输入序列被传递给 RNN 来捕获输入数据的上下文信息。每个时间步的输入都会更新 RNN 的状态，使其能够保留先前时间步的信息。
   • 编码阶段的输出通常是最后一个时间步的 RNN 状态，它包含了输入序列的信息的抽象表示。

2. 解码（Decode）：

   • 在解码阶段，编码阶段得到的状态被传递给另一个 RNN，这次用于生成目标序列。解码器以先前时间步的输出和当前状态为输入，生成下一个时间步的输出。
   • 解码器的目标是根据编码的信息生成与输入序列相对应的输出序列。

这种结构在机器翻译中很常见，其中一个序列（例如，一种语言的句子）被编码为一个状态，然后解码器使用该状态生成另一个序列（例如，另一种语言的对应句子）。

具体来说，这可以通过以下步骤实现：

1. 编码器（Encoder）：

   • 接收输入序列，并将每个时间步的输入传递给 RNN。
   • 编码器的最终状态成为输入序列的抽象表示。

2. 状态传递：

   • 将编码器的最终状态传递给解码器。

3. 解码器（Decoder）：

   • 使用传递的状态和目标序列（在训练时）或生成的序列（在推理时）来生成输出序列。

这个整体过程形成了一个“encode-decode”框架，通过 RNN 捕捉输入序列的上下文信息，然后使用这些信息生成输出序列。

---

B站视频（有代码逐行解释）
https://www.bilibili.com/video/BV1d4411R72S/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=77db7b5526ae5b204992d396ea4984c0
https://www.bilibili.com/video/BV1W34y157tA/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=77db7b5526ae5b204992d396ea4984c0

文心一言