自编码、自回归、Seq2Seq的区别是什么？_自编码和自回归区别

自编码（Autoencoder），自回归（Autoregressive），和Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）是深度学习中三个不同的模型结构，它们在任务和设计上有一些关键的区别。

1. 自编码（Autoencoder）：

   • 任务目标：自编码的目标是学习输入数据的紧凑表示，也称为编码（encoding）。它包括一个编码器（将输入映射到编码表示）和一个解码器（将编码表示映射回输入空间）。

   • 结构：自编码器通常分为编码器和解码器两个部分。编码器将输入数据映射到潜在空间（编码表示），解码器将潜在空间的表示映射回原始输入空间。

   • 应用：自编码器通常用于降维、特征学习和去噪等任务。

2. 自回归（Autoregressive）：

   • 任务目标：自回归模型的目标是对序列数据进行建模，其中模型生成输出序列的每个元素时都依赖于先前生成的元素。

   • 结构：自回归模型通常通过使用先前时间步的输出作为输入来生成序列。这些模型包括循环神经网络（RNN）和一维卷积神经网络（1D CNN），其中上一时刻的输出被用作当前时刻的输入。

   • 应用