Encoder-Decoder Structure

अब हम Deep Learning की सबसे शक्तिशाली और बहुप्रयुक्त संरचना को विस्तार से समझते हैं —
🔁 Encoder-Decoder Structure
जिसका उपयोग NLP, Image Captioning, Machine Translation, Autoencoders आदि में बड़े पैमाने पर किया जाता है।

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🔶 1. What is the Encoder-Decoder Architecture?

Encoder-Decoder एक ऐसा framework है जिसमें model दो मुख्य भागों में बँटा होता है:

1. Encoder: Input data को एक compact और meaningful representation (context vector या latent vector) में बदलता है।
2. Decoder: उसी compact representation से नया output sequence या data generate करता है।

🎯 “Encoder compress करता है, Decoder expand करता है।”

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🧱 2. Structural Flow

 Input Sequence / Data
                  ↓
              [Encoder]
                  ↓
           Latent Representation
                  ↓
              [Decoder]
                  ↓
            Output Sequence / Data

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🔄 3. Encoder-Decoder is a General Pattern

Use Case	Input	Output	Encoder-Decoder
Translation	English sentence	French sentence	✅
Image Captioning	Image features	Text sentence	✅
Autoencoder	Image	Reconstructed image	✅
Chatbot	User query	Response	✅
Speech-to-text	Audio	Text	✅

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🔧 4. Components of Encoder-Decoder

🔹 Encoder:

• Sequence of layers (CNNs, RNNs, Transformers, etc.)
• Learns to encode features from input
• Outputs context/latent vector: h=f(x)

🔹 Decoder:

• Takes the latent vector as input
• Generates output step-by-step (esp. in sequence models)
• Uses:

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🧠 5. Why Use Encoder-Decoder?

Advantage	Description
✅ Generalizable	Works for images, text, audio
✅ Flexible	Input/output length may differ
✅ Modular	Encoder & Decoder can be designed separately
✅ Reusability	Encoder can be shared across tasks

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🧪 6. Variants of Encoder-Decoder

Type	Example	Domain
CNN-CNN	Autoencoders	Vision
CNN-RNN	Image Captioning	Vision + NLP
RNN-RNN	Machine Translation	NLP
Transformer-Transformer	BERT, T5	NLP
ViT-GPT	BLIP, Flamingo	Vision+Language

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🔧 PyTorch Skeleton Example

class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim):
        super().__init__()
        self.linear = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

class Decoder(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_dim, output_dim):
        super().__init__()
        self.linear = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# Sample use
encoder = Encoder(784, 128)
decoder = Decoder(128, 784)

x = torch.randn(1, 784)
latent = encoder(x)
output = decoder(latent)

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📝 Practice Questions:

1. Encoder-Decoder structure क्या होता है?
2. इसका प्रयोग किन किन क्षेत्रों में होता है?
3. Encoder और Decoder के कार्य में क्या अंतर है?
4. Autoencoder और Sequence-to-Sequence में ये संरचना कैसे लागू होती है?
5. Encoder-Decoder में latent representation क्या है?

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📌 Summary

Component	Function
Encoder	Input को compact form में बदलता है
Latent Vector	Input का encoded meaning
Decoder	Latent vector से output generate करता है
Uses	Translation, Captioning, Chatbots, etc.