エンコーダーとデコーダーの違い
1. デジタルロジック回路における主な違い
| 側面 | エンコーダー | デコーダー |
|---|---|---|
| コア機能 | 複数の入力線を、アクティブな入力の位置または状態を表すより少ない数の出力線（バイナリコード）に変換します。 | 少数の入力線（バイナリコード）を複数の出力線に変換し、入力コードに対応する1つの出力のみがアクティブ（ハイ/ロー）になります。 |
| 入出力比 | 多数の入力（2ⁿ以上）→ 少数の出力（nビット）。
|
少数の入力（nビット）→ 多数の出力（2ⁿ）。
|
| 入力条件 | 通常、一度に1つの入力のみがアクティブです（優先エンコーダーは、優先順位を割り当てることで複数のアクティブ入力を処理します）。 | 入力は、正確に1つの出力にマッピングされる有効なバイナリコード（nビット）です。 |
| 出力の意味 | 出力バイナリコードは、アクティブな入力のインデックス/位置を表します。 | 出力は、入力コードに一致するようにアクティブ化された特定のライン（ハイ/ロー）です。 |
| 一般的なタイプ | 4対2エンコーダー、8対3エンコーダー、優先エンコーダー（複数のアクティブ入力を処理）。 | 2対4デコーダー、3対8デコーダー、BCD-7セグメントデコーダー（デジタルディスプレイ用）。 |
| 主なユースケース | - キーボードのキー入力（多数のキー）をCPU用のバイナリコードに変換する。
|
- 7セグメントLEDディスプレイを駆動する（BCDをセグメント信号にデコードする）。
|
| 側面 | エンコーダー | デコーダー |
|---|---|---|
| コア機能 | 生の入力データ（テキスト、画像、音声）を、コンパクトで意味のある潜在表現（埋め込み）に変換します。入力のセマンティック/視覚的特徴を圧縮し、理解します。 | 潜在的な埋め込み（エンコーダーから）を、人間/機械が使用可能な出力データ（テキスト、画像、音声）に変換します。コンパクトな表現から情報を生成または再構築します。 |
| 入出力 | 生の入力（例：文、画像）→ 固定長/可変長埋め込みベクトル。 | 埋め込みベクトル→ ターゲット出力（例：翻訳された文、画像のキャプション）。 |
| 主な特徴 | 一方向処理：グローバルコンテキストをキャプチャするために、入力シーケンス全体（テキスト）または空間データ（画像）を読み取ります。
|
自己回帰/非自己回帰生成：出力を段階的に構築します（例：テキストの場合は単語ごと）。
|
| 一般的なタイプ | - トランスフォーマーエンコーダー（BERT、RoBERTa）。
|
- トランスフォーマーデコーダー（GPT、T5デコーダー）。
|
| 主なユースケース | - テキスト分類、感情分析、固有表現認識（NER）。
|
- 機械翻訳（例：... |
エンコーダーとデコーダーの違い
1. デジタルロジック回路における主な違い
| 側面 | エンコーダー | デコーダー |
|---|---|---|
| コア機能 | 複数の入力線を、アクティブな入力の位置または状態を表すより少ない数の出力線（バイナリコード）に変換します。 | 少数の入力線（バイナリコード）を複数の出力線に変換し、入力コードに対応する1つの出力のみがアクティブ（ハイ/ロー）になります。 |
| 入出力比 | 多数の入力（2ⁿ以上）→ 少数の出力（nビット）。
|
少数の入力（nビット）→ 多数の出力（2ⁿ）。
|
| 入力条件 | 通常、一度に1つの入力のみがアクティブです（優先エンコーダーは、優先順位を割り当てることで複数のアクティブ入力を処理します）。 | 入力は、正確に1つの出力にマッピングされる有効なバイナリコード（nビット）です。 |
| 出力の意味 | 出力バイナリコードは、アクティブな入力のインデックス/位置を表します。 | 出力は、入力コードに一致するようにアクティブ化された特定のライン（ハイ/ロー）です。 |
| 一般的なタイプ | 4対2エンコーダー、8対3エンコーダー、優先エンコーダー（複数のアクティブ入力を処理）。 | 2対4デコーダー、3対8デコーダー、BCD-7セグメントデコーダー（デジタルディスプレイ用）。 |
| 主なユースケース | - キーボードのキー入力（多数のキー）をCPU用のバイナリコードに変換する。
|
- 7セグメントLEDディスプレイを駆動する（BCDをセグメント信号にデコードする）。
|
| 側面 | エンコーダー | デコーダー |
|---|---|---|
| コア機能 | 生の入力データ（テキスト、画像、音声）を、コンパクトで意味のある潜在表現（埋め込み）に変換します。入力のセマンティック/視覚的特徴を圧縮し、理解します。 | 潜在的な埋め込み（エンコーダーから）を、人間/機械が使用可能な出力データ（テキスト、画像、音声）に変換します。コンパクトな表現から情報を生成または再構築します。 |
| 入出力 | 生の入力（例：文、画像）→ 固定長/可変長埋め込みベクトル。 | 埋め込みベクトル→ ターゲット出力（例：翻訳された文、画像のキャプション）。 |
| 主な特徴 | 一方向処理：グローバルコンテキストをキャプチャするために、入力シーケンス全体（テキスト）または空間データ（画像）を読み取ります。
|
自己回帰/非自己回帰生成：出力を段階的に構築します（例：テキストの場合は単語ごと）。
|
| 一般的なタイプ | - トランスフォーマーエンコーダー（BERT、RoBERTa）。
|
- トランスフォーマーデコーダー（GPT、T5デコーダー）。
|
| 主なユースケース | - テキスト分類、感情分析、固有表現認識（NER）。
|
- 機械翻訳（例：... |
