エンコーダ・デコーダ

エンコーダ・デコーダとは、入力されたデータを一度別の表現形式に変換するエンコーダと、その変換されたデータから元の情報を復元あるいは別の出力形式に変換するデコーダを組み合わせた処理モデルおよびアーキテクチャの総称です。深層学習の分野において広く用いられており、入力データの潜在的な特徴や意味を効率的に抽出し、それを基にして新たなデータや予測結果を生成する仕組みを持っています。例えば、画像を入力してその説明文を出力するタスクや、ある言語の文章を別の言語に翻訳するタスクなどにおいて、情報の圧縮と再構築を段階的に行うことで高い性能を発揮します。このように、複雑な構造を持つデータの変換を効率的に行える点が、このシステムの基本的な定義と役割になっています。大規模なデータセットから複雑なパターンを自律的に学習するため、現代の人工知能技術において不可欠な基盤技術の一つとして位置づけられています。