Автоэнкодеры
Что такое автоэнкодеры?
Автоэнкодеры - это класс нейронных сетей, которые используются для обучения эффективного представления данных путем обучения восстанавливать входные данные на выходе. Они состоят из двух основных частей: кодировщика (encoder), который преобразует входные данные в скрытое представление (код), и декодировщика (decoder), который восстанавливает входные данные из скрытого представления. Автоэнкодеры могут использоваться для снижения размерности данных, извлечения признаков, удаления шума и генерации новых данных.
Есть ли модели основанные на Encoder и Decoder?
Да, архитектуры типа “Encoder-Decoder” используются в моделях для машинного перевода (например, seq2seq, Transformer). Энкодер обрабатывает входные данные, а декодер генерирует выход на основе закодированной информации.
Какие Positional Encoders ты знаешь?
Есть два позиционных энкодера:
-
Sinusoidal Positional Encoding— добавляет синусоидальные функции к вектору для кодирования позиций токенов. -
Learned Positional Encoding— обучаемые векторы, которые добавляются к эмбеддингам для кодирования позиций.