Das Encoder-Decoder-Modell ist ein tiefes neuronales Netzwerk, das aus zwei miteinander verbundenen Teilen besteht: dem Encoder und dem Decoder. Das Modell wird oft in der maschinellen Übersetzung eingesetzt, um einen Text in einer Sprache in einen Text in einer anderen Sprache zu übersetzen.
Der Encoder-Teil des Modells verarbeitet die Eingabe, die in der Regel ein Text in einer bestimmten Sprache ist. Der Encoder wandelt den Text in eine Reihe von Vektoren um, die die Bedeutung des Textes in einem höherdimensionalen Raum darstellen. Der Encoder verfügt normalerweise über mehrere Schichten von neuronalen Netzen, die es ihm ermöglichen, komplexe Beziehungen zwischen den Wörtern im Text zu erfassen.
Der Decoder-Teil des Modells generiert dann die Ausgabe, die normalerweise ein Text in einer anderen Sprache ist. Der Decoder nimmt die Vektoren, die vom Encoder erzeugt wurden, und generiert eine Reihe von Vektoren, die die Bedeutung der Ausgabe in dem höherdimensionalen Raum darstellen. Der Decoder verwendet dann diese Vektoren, um den Text in der Zielsprache zu generieren.
Die grundlegende Idee des Encoder-Decoder-Modells ist, dass es möglich ist, den gesamten Text in einer Sprache in einen höherdimensionalen Raum zu projizieren und ihn dann in eine andere Sprache zu projizieren. Auf diese Weise kann das Modell die Bedeutung des Textes erfassen und dann eine angemessene Übersetzung generieren.
Das Encoder-Decoder-Modell ist sehr flexibel und kann für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden, nicht nur für maschinelle Übersetzung, sondern auch für Bildbeschreibung, Zusammenfassung von Texten und Frage-Antwort-Systeme. Das Modell hat auch in der Forschung und Entwicklung von autonomen Fahrzeugen und Robotern Anwendung gefunden.
