인코더 와 디코더 의 차이
1디지털 논리 회로의 핵심 차이점
| 측면 | 인코더 | 디코더 |
|---|---|---|
| 핵심 기능 | 여러 입력 줄을 더 적은 출력 줄 (다진 코드) 로 변환하여 활성 입력의 위치 또는 상태를 나타냅니다. | 소수의 입력 라인 (비나리 코드) 을 여러 출력 라인으로 변환합니다. 오직 하나의 출력이 입력 코드에 대응하는 활성 (high/low) 이 됩니다. |
| 입력/출력 비율 | 많은 입력 (2n 이상) → 몇 개의 출력 (n 비트) |
몇 개의 입력 (n 비트) → 많은 출력 (2n). |
| 입력 조건 | 일반적으로 한 번에 하나의 입력만 활성화됩니다. 우선순위 인코더는 우선순위를 부여하여 여러 개의 활성 입력을 처리합니다. | 입력값은 유효한 바이너리 코드 (n 비트) 로 정확히 하나의 출력값으로 매핑됩니다. |
| 출력 의미 | 출력 바이너리 코드는 활성 입력값의 지수/위치를 나타냅니다. | 출력은 입력 코드와 일치하기 위해 특정 라인 (높은/낮은) 이 활성화됩니다. |
| 일반적인 종류 | 4-to-2 인코더, 8-to-3 인코더, 우선 순위 인코더 (수중 활성 입력을 처리합니다.) | 2~4 디코더, 3~8 디코더, BCD~7 세그먼트 디코더 (디지털 디스플레이용) |
| 주요 사용 사례 | - 키보드 키를 누르면 CPU를 위한 바이너리 코드로 변환합니다. |
- 7 세그먼트 LED 디스플레이를 드라이브 (BCD를 세그먼트 신호로 디코드). |
| 측면 | 인코더 | 디코더 |
|---|---|---|
| 핵심 기능 | 원시 입력 데이터 ( 텍스트, 이미지, 오디오) 를 컴팩트하고 의미있는 잠복된 표현 (임베딩) 으로 변환합니다. 입력의 의미 / 시각적 특징을 압축하고 이해합니다. | 잠복된 임베디 (코더) 를 인간/기계 사용 가능한 출력 데이터 ( 텍스트, 이미지, 오디오) 로 변환합니다. |
| 입력/출력 | 원료 입력 (예: 문장, 이미지) → 고정 길이/변수 길이 내장 벡터 | 벡터를 삽입 → 목표 출력 (예: 번역 문장, 이미지의 캡션) |
| 주요 특징 | 일방 처리: 전체 입력 순서 (문자) 또는 공간 데이터 (사진) 를 읽고 글로벌 맥락을 캡처합니다. |
자동 회귀/ 비 자동 회귀 생성: 단계별로 출력을 구축합니다 (예: 텍스트에 대한 단어별로). |
| 일반적인 종류 | - 트랜스포머 인코더 (BERT, ROBERTA) |
- 트랜스포머 디코더 (GPT, T5 디코더) |
| 주요 사용 사례 | - 텍스트 분류, 감정 분석, 명칭 엔티티 인식 (NER) |
- 기계 번역 (예를 들어... |
인코더 와 디코더 의 차이
1디지털 논리 회로의 핵심 차이점
| 측면 | 인코더 | 디코더 |
|---|---|---|
| 핵심 기능 | 여러 입력 줄을 더 적은 출력 줄 (다진 코드) 로 변환하여 활성 입력의 위치 또는 상태를 나타냅니다. | 소수의 입력 라인 (비나리 코드) 을 여러 출력 라인으로 변환합니다. 오직 하나의 출력이 입력 코드에 대응하는 활성 (high/low) 이 됩니다. |
| 입력/출력 비율 | 많은 입력 (2n 이상) → 몇 개의 출력 (n 비트) |
몇 개의 입력 (n 비트) → 많은 출력 (2n). |
| 입력 조건 | 일반적으로 한 번에 하나의 입력만 활성화됩니다. 우선순위 인코더는 우선순위를 부여하여 여러 개의 활성 입력을 처리합니다. | 입력값은 유효한 바이너리 코드 (n 비트) 로 정확히 하나의 출력값으로 매핑됩니다. |
| 출력 의미 | 출력 바이너리 코드는 활성 입력값의 지수/위치를 나타냅니다. | 출력은 입력 코드와 일치하기 위해 특정 라인 (높은/낮은) 이 활성화됩니다. |
| 일반적인 종류 | 4-to-2 인코더, 8-to-3 인코더, 우선 순위 인코더 (수중 활성 입력을 처리합니다.) | 2~4 디코더, 3~8 디코더, BCD~7 세그먼트 디코더 (디지털 디스플레이용) |
| 주요 사용 사례 | - 키보드 키를 누르면 CPU를 위한 바이너리 코드로 변환합니다. |
- 7 세그먼트 LED 디스플레이를 드라이브 (BCD를 세그먼트 신호로 디코드). |
| 측면 | 인코더 | 디코더 |
|---|---|---|
| 핵심 기능 | 원시 입력 데이터 ( 텍스트, 이미지, 오디오) 를 컴팩트하고 의미있는 잠복된 표현 (임베딩) 으로 변환합니다. 입력의 의미 / 시각적 특징을 압축하고 이해합니다. | 잠복된 임베디 (코더) 를 인간/기계 사용 가능한 출력 데이터 ( 텍스트, 이미지, 오디오) 로 변환합니다. |
| 입력/출력 | 원료 입력 (예: 문장, 이미지) → 고정 길이/변수 길이 내장 벡터 | 벡터를 삽입 → 목표 출력 (예: 번역 문장, 이미지의 캡션) |
| 주요 특징 | 일방 처리: 전체 입력 순서 (문자) 또는 공간 데이터 (사진) 를 읽고 글로벌 맥락을 캡처합니다. |
자동 회귀/ 비 자동 회귀 생성: 단계별로 출력을 구축합니다 (예: 텍스트에 대한 단어별로). |
| 일반적인 종류 | - 트랜스포머 인코더 (BERT, ROBERTA) |
- 트랜스포머 디코더 (GPT, T5 디코더) |
| 주요 사용 사례 | - 텍스트 분류, 감정 분석, 명칭 엔티티 인식 (NER) |
- 기계 번역 (예를 들어... |
