什么是网络编码

在虚拟网络计算（VNC）协议中，最简单的网络编码方式是原始编码（raw encoding）。它按照从左到右的扫描顺序发送像素数据，并且只传输自初始全屏传输后发生变化的矩形区域。当只有屏幕的一小部分发生变化时，这种编码方式工作良好，但如果大量像素同时发生变化，则会占用高带宽。

在变压器神经网络中，编码器组件通过将单词分离为嵌入并为每个单词分配权重来处理输入文本，以指示该单词在句子中的相关性。此外，GPT模型使用位置编码器区分句子之间的语义差异，例如"狗追猫"与"猫追狗"。编码器生成一个固定长度的向量表示（称为嵌入），然后由解码器组件用于预测所请求的输出。

全球定位系统（GPS）网络使用码分多址（CDMA）编码。GPS卫星在两个频率上广播，分别为1.57542 GHz（L1信号）和1.2276 GHz（L2信号），并使用CDMA扩频技术，将低比特率的消息数据与不同于每颗卫星的高速伪随机（PRN）序列进行编码。

在编码器-解码器架构中，编码器生成输入序列的嵌入表示，解码器则利用该嵌入以及先前生成的输出标记预测下一个输出标记。这种架构广泛应用于机器翻译、文本摘要和问答等自然语言处理任务。

网络编码旨在提高传输效率，尤其是在处理屏幕变化时。传统的原始编码只是简单地按扫描线顺序传输像素数据，当大量像素同时发生变化（如滚动窗口或观看全屏视频）时，会占用大量带宽。相比之下，网络编码支持各种其他编码方式，可以在客户端和服务器之间协商确定最高效的方式来传输屏幕变化，从而降低通信开销和带宽使用。

除了自注意力机制，网络编码中的位置编码器还有助于区分句子不同位置使用的单词之间的语义差异，而传统编码可能无法有效捕获这一点。通过位置编码，网络编码模型能够更好地理解序列中元素的位置和顺序信息。

网络编码通常采用自注意力机制，而传统编码则常使用编码器/解码器架构模式。自注意力机制使模型能够同时关注序列中的不同部分，并确定哪些部分最重要，从而更好地捕获上下文信息和单词之间的语义关系。相比之下，传统编码器/解码器架构需要按顺序处理数据，可能会在较长距离上丢失一些细节信息。