Perbedaan Antara Encoder dan Decoder
1Perbedaan Utama dalam Sirkuit Logika Digital
| Aspek | Encoder | Dekoder |
|---|---|---|
| Fungsi Inti | Mengkonversi beberapa baris input ke dalam jumlah baris output yang lebih kecil (kode biner) yang mewakili posisi atau keadaan input aktif. | Mengkonversi sejumlah kecil baris input ((kode biner) menjadi beberapa baris output, di mana hanya satu output yang aktif (tinggi/rendah) yang sesuai dengan kode input. |
| Rasio Input/Output | Banyak input (2n atau lebih) → Beberapa output (n bit). |
Beberapa input (n bit) → Banyak output (2n). |
| Kondisi masukan | Biasanya, hanya satu input yang aktif pada suatu waktu (encoder prioritas menangani beberapa input aktif dengan menetapkan prioritas). | Input adalah kode biner yang valid (n bit) yang memetakan ke satu output. |
| Arti output | Kode biner output mewakili indeks/posisi input aktif. | Output adalah garis tertentu yang diaktifkan (tinggi/rendah) untuk mencocokkan kode input. |
| Jenis Umum | 4-ke-2 encoder, 8-ke-3 encoder, prioritas encoder ((menangani beberapa input aktif). | Dekoder 2-ke-4, dekoder 3-ke-8, dekoder BCD-ke-7-segmen (untuk tampilan digital). |
| Kasus Penggunaan Utama | - Mengkonversi tombol keyboard menekan (banyak tombol) ke kode biner untuk CPU. |
- Drive 7-segmen layar LED (decode BCD ke sinyal segmen). |
| Aspek | Encoder | Dekoder |
|---|---|---|
| Fungsi Inti | Mengkonversi data input mentah (teks, gambar, audio) menjadi representasi laten yang kompak dan bermakna (embedding). | Mengkonversi embedding laten (dari encoder) menjadi data output manusia/mesin yang dapat digunakan (teks, gambar, audio). |
| Input/Output | Input mentah (misalnya, kalimat, gambar) → Vektor embedding panjang tetap / panjang variabel. | Memasukkan vektor → output target (misalnya, kalimat yang diterjemahkan, keterangan untuk gambar). |
| Fitur Utama | Pemrosesan satu arah: Membaca seluruh urutan input (teks) atau data spasial (gambar) untuk menangkap konteks global. |
Generasi autoregressive/non-autoregressive: Membangun output langkah demi langkah (misalnya, kata demi kata untuk teks). |
| Jenis Umum | - Transformer Encoder (BERT, RoBERTa). |
- Transformer decoder (GPT, T5 decoder). |
| Kasus Penggunaan Utama | - Klasifikasi teks, analisis sentimen, pengakuan entitas bernama (NER). |
- Terjemahan mesin (misalnya... |
Perbedaan Antara Encoder dan Decoder
1Perbedaan Utama dalam Sirkuit Logika Digital
| Aspek | Encoder | Dekoder |
|---|---|---|
| Fungsi Inti | Mengkonversi beberapa baris input ke dalam jumlah baris output yang lebih kecil (kode biner) yang mewakili posisi atau keadaan input aktif. | Mengkonversi sejumlah kecil baris input ((kode biner) menjadi beberapa baris output, di mana hanya satu output yang aktif (tinggi/rendah) yang sesuai dengan kode input. |
| Rasio Input/Output | Banyak input (2n atau lebih) → Beberapa output (n bit). |
Beberapa input (n bit) → Banyak output (2n). |
| Kondisi masukan | Biasanya, hanya satu input yang aktif pada suatu waktu (encoder prioritas menangani beberapa input aktif dengan menetapkan prioritas). | Input adalah kode biner yang valid (n bit) yang memetakan ke satu output. |
| Arti output | Kode biner output mewakili indeks/posisi input aktif. | Output adalah garis tertentu yang diaktifkan (tinggi/rendah) untuk mencocokkan kode input. |
| Jenis Umum | 4-ke-2 encoder, 8-ke-3 encoder, prioritas encoder ((menangani beberapa input aktif). | Dekoder 2-ke-4, dekoder 3-ke-8, dekoder BCD-ke-7-segmen (untuk tampilan digital). |
| Kasus Penggunaan Utama | - Mengkonversi tombol keyboard menekan (banyak tombol) ke kode biner untuk CPU. |
- Drive 7-segmen layar LED (decode BCD ke sinyal segmen). |
| Aspek | Encoder | Dekoder |
|---|---|---|
| Fungsi Inti | Mengkonversi data input mentah (teks, gambar, audio) menjadi representasi laten yang kompak dan bermakna (embedding). | Mengkonversi embedding laten (dari encoder) menjadi data output manusia/mesin yang dapat digunakan (teks, gambar, audio). |
| Input/Output | Input mentah (misalnya, kalimat, gambar) → Vektor embedding panjang tetap / panjang variabel. | Memasukkan vektor → output target (misalnya, kalimat yang diterjemahkan, keterangan untuk gambar). |
| Fitur Utama | Pemrosesan satu arah: Membaca seluruh urutan input (teks) atau data spasial (gambar) untuk menangkap konteks global. |
Generasi autoregressive/non-autoregressive: Membangun output langkah demi langkah (misalnya, kata demi kata untuk teks). |
| Jenis Umum | - Transformer Encoder (BERT, RoBERTa). |
- Transformer decoder (GPT, T5 decoder). |
| Kasus Penggunaan Utama | - Klasifikasi teks, analisis sentimen, pengakuan entitas bernama (NER). |
- Terjemahan mesin (misalnya... |