Encoder (Kódoló)

term_id: encoder

Category: basic_concepts

Definition

Az encoderok feldolgozzák a nyers bemeneti sorozatokat vagy adatszerkezeteket, és konvertálják őket rejtett térbeli reprezentációkká, amelyeket gyakran beágyazásoknak (embeddings) vagy kódoknak neveznek. Központi szerepet játszanak olyan architektúrákban, mint a Transformer és az Autoencoder.

Summary

Az encoder egy ideghálózati komponens, amely a bemeneti adatokat tömörített, értelmes reprezentációvá alakítja.

Key Concepts

  • Jellemzők kinyerése
  • Rejtett tér (Latent Space)
  • Sorozatfeldolgozás
  • Tömörítés

Use Cases

  • Bemeneti szöveg feldolgozása Transformer modellekben
  • Képek tömörítése denoising (zajeltávolító) autoencoderekben
  • Hangulatjellemzők kinyerése véleményekből

Code Example

1
2
3
4
5
6
7
8
9
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))