Encodeur

term_id: encoder

Category: basic_concepts

Definition

Les encodeurs traitent des séquences d’entrée brutes ou des structures de données et les convertissent en représentations dans l’espace latent, souvent appelées embeddings ou codes. Ils sont centraux dans des architectures comme les Transformers et les Autoencodeurs.

Summary

Un encodeur est un composant d’un réseau de neurones qui transforme les données d’entrée en une représentation compressée et significative.

Key Concepts

  • Extraction de Caractéristiques
  • Espace Latent
  • Traitement de Séquence
  • Compression

Use Cases

  • Traitement du texte d’entrée dans les modèles Transformer
  • Compression d’images dans les autoencodeurs pour le débruitage
  • Extraction de caractéristiques de sentiment à partir d’avis

Code Example

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import torch.nn as nn

class SimpleEncoder(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim):
        super().__init__()
        self.fc = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
    
    def forward(self, x):
        return torch.relu(self.fc(x))

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