Encoder-Decoder架构是一种常用的神经网络模型架构，广泛应用于自然语言处理（NLP）和机器翻译等任务中。它由两个主要组件组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。

编码器负责将输入序列（如文本）转换成一个表示向量，该向量捕捉了输入序列的语义和语法信息。通常，编码器使用循环神经网络（例如，长短时记忆网络，LSTM）或者Transformer编码器来逐步处理输入序列，每一步都考虑上下文信息，并逐渐构建出表示向量。

解码器是一个生成模型，它根据编码器生成的表示向量和之前生成的部分输出序列，逐步生成最终的输出序列。解码器也可以是循环神经网络（如LSTM）或者Transformer解码器，它从前一个时间步的输出反馈到当前时间步的输入，通过循环或者自注意力机制来捕捉上下文信息。

在训练阶段，编码器-解码器架构通常使用有监督学习的方式。给定输入序列和对应的目标输出序列，模型的目标是最小化生成序列与目标序列之间的差异（通常使用交叉熵损失函数）。通过反向传播算法，模型调整权重和参数，以便更好地生成与目标序列匹配的输出。

一旦模型训练完成，它可以用于生成新的输出序列。在生成阶段，通常使用一种贪婪搜索或者束搜索来选择生成序列中最有可能的标记。

Encoder-Decoder架构被广泛用于各种任务，包括机器翻译、文本摘要、对话生成等。通过将输入序列编码成表示向量，并根据该向量生成输出序列，Encoder-Decoder架构在处理不同长度和结构的序列数据时表现出色。

总之，Encoder-Decoder架构是一种常见的神经网络模型架构，由编码器和解码器组成，用于将输入序列转换为输出序列。它在自然语言处理和机器翻译等任务中被广泛应用。