在序列到序列建模中，常见的Decoder结构有以下几种：

  1. 单层单向LSTM/GRU Decoder：这是最简单的Decoder结构，使用单个层的LSTM或GRU神经网络进行解码。它通常接收Encoder的最后一个隐藏状态作为初始状态，并逐步生成输出序列。

  2. 进阶的Decoder结构：为了提高模型的表达能力和生成效果，可以采用更加复杂的Decoder结构，如多层LSTM/GRU、双向LSTM/GRU、带注意力机制的LSTM/GRU等。这些结构可以更好地捕捉输入序列的上下文信息，并更准确地生成输出序列。

  3. Transfomer Decoder：Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络结构，具有很强的并行计算能力和较长的上下文建模能力。在Transformer中，Decoder部分采用多层的自注意力机制和前馈神经网络，可以同时利用输入序列内部的上下文信息和Decoder自身的上下文信息进行生成。

  4. 卷积神经网络（CNN）Decoder：CNN在图像领域有很好的应用，但也可以应用于文本生成任务中的Decoder部分。CNN Decoder可以保留输入序列的局部信息，并进行有效的并行计算，加速模型的训练和推理过程。

  5. 组合型Decoder：有时候，可以根据任务特点和需求，将不同的Decoder结构进行组合，以获取更好的性能和效果。例如，可以将LSTM和Transformer结构进行组合，利用它们各自的优势来进行解码。

  需要根据具体任务和数据集的特点选择合适的Decoder结构，并通过实验评估来确定最佳的模型配置。