エンコーダー

term_id: encoder

Category: basic_concepts

Definition

エンコーダーは生の入力シーケンスやデータ構造を処理し、潜在空間表現（エンベッディングやコードと呼ばれることが多い）に変換します。これらはTransformerやオートエンコーダーなどのアーキテクチャの中核をなしています。

Summary

エンコーダーは、入力データを圧縮され、意味のある表現に変換するニューラルネットワークの構成要素です。

Key Concepts

  • 特徴抽出
  • 潜在空間
  • シーケンス処理
  • 圧縮

Use Cases

  • Transformerモデルでの入力テキストの処理
  • ノイズ除去用のオートエンコーダーにおける画像の圧縮
  • レビューからの感情特徴の抽出

Code Example

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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