Enkoder

term_id: encoder

Category: basic_concepts

Definition

Enkodery przetwarzają surowe sekwence wejściowe lub struktury danych i konwertują je na reprezentacje w przestrzeni ukrytej (latent space), często nazywane embeddingami lub kodami. Są one kluczowe w architekturach takich jak Transformatory i Autoenkodery.

Summary

Enkoder to komponent sieci neuronowej, który przekształca dane wejściowe w skompresowaną, znaczącą reprezentację.

Key Concepts

  • Ekstrakcja cech
  • Przestrzeń ukryta
  • Przetwarzanie sekwencji
  • Kompresja

Use Cases

  • Przetwarzanie tekstu wejściowego w modelach Transformatora
  • Kompresja obrazów w autoenkoderach w celu redukcji szumu
  • Ekstrakcja cech sentymentu z recenzji

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))

Powiązane