انکودر

انکودر چیست؟

انکودر یک قسمت اساسی از مدل‌های یادگیری ماشینی است که با دریافت داده‌ها به عنوان ورودی، آن‌ها را به فضای نهان (latent space) نگاشت می‌کند. در واقع، انکودر با کد کردن داده‌ها به صورت بردارهای عددی، اطلاعات مهم و مفهومی را از داده‌ها استخراج می‌کند. این بردارهای نهان حاوی ویژگی‌های مهم از داده‌ها هستند که برای وظایف دیگر مانند دسته‌بندی، تشخیص الگو، ترجمه ماشینی و یادگیری نشانه‌گذاری (embedding) استفاده می‌شوند.

نحوه عملکرد انکودر

در بسیاری از معماری‌های انکودر، این واحد از شبکه‌های عصبی با استفاده از لایه‌های مختلفی از نورون‌ها ساخته می‌شود. لایه‌های انکودر معمولاً شامل لایه‌های پیچشی (Convolutional layers)، لایه‌های رکورانسی (Recurrent layers) یا لایه‌های تمام متصل (Fully Connected layers) هستند. در مرحله اول، انکودر ورودی را به صورت ماتریس‌ها یا تنسورها می‌پذیرد و از طریق ترکیب وزن‌ها و توابع فعال‌سازی، ویژگی‌های داده‌ها را استخراج می‌کند. در مرحله بعدی، این ویژگی‌ها به فضای نهان نگاشت می‌شوند و بردار نهان مربوطه را تولید می‌کنند.

کاربردهای انکودر

انکودرها در بسیاری از وظایف یادگیری ماشینی مورد استفاده قرار می‌گیرند. برخی از کاربردهای مهم انکودرها عبارتند از:

1. انکودینگ و بازنمایی تصویر:

انکودرها در وظایف دسته‌بندی تصاویر، تشخیص الگو و تولید شرح برای تصاویر استفاده می‌شوند.

2. ترجمه ماشینی:

انکودرها در مدل‌های ترجمه ماشینی نقش اساسی دارند و با تبدیل جملات ورودی به فضای نهان، جملات خروجی را تولید می‌کنند.

3. یادگیری نشانه‌گذاری:

انکودرها در یادگیری نشانه‌گذاری و بازنمایی داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند، که این بازنمایی‌ها معمولاً برای مسائل دسته‌بندی و استخراج اطلاعات مفهومی از داده‌ها استفاده می‌شوند.