Как преобразовать эмбеддинг текста в понятный сверточным слоям?
(юзаю pytorch, но возможно это и не важно)
Уже почти пол года я пытаюсь найти способ создать текстовый эмбеддинг фиксированной длины. Совершенно случайно, наткнувшись на статью про архитектуры kandinsky и dall-e я нашел для себя RoBERTa. С помощью этой сети я смог получить эмбеддинг из любого текста с размерностью [1, 1024]. Конечно, идея может показаться тупой, но я запланировал сделать свою архитектуру для генерации картинок. По идее, после роберты должен стоять UNet, а он, как известно, работает на сверточных слоях. Как мне правильно поменять эмбеддинги, что бы юнет их спокойно кушал и генерировал мне хорошие картинки. Менять размер на [1, 32, 32] и увеличивать размер с TransposeConv2d я не стал (как мне кажется по очевидным причинам)
Дополнительно:
Ответы:
Свёрточные слои работают только с изображениями (ну или с картами особенностей, что частный случай изборажений). Они ищут локальные взаимосвязи между соседними элементами изображения.
Эмбеддинг изображением не является, в нём нет локальных вазимосвязей между элементами - он имеет смысл только при рассмотрении всех элементов эмбеддинга.
Таким образом, пытаться скормить эмбеддинг напрямую в свёрточный слой довольно-таки бессмысленно.
- Так, хорошо. Что можно сделать что бы правильно передать текст в юнет?
- ermak148, вот это хороший вопрос. Есть вариант с автоэнкодером, который учится давать одинаковое embedding-представление для изображения и для его текстового описания. Тогда половина-декодер автоэнкодера сможет по embeddingу дать какой-то полезный набросок, который будет в дальнейшем дорабатываться diffusion-алгоритмом.
Опишите проблему, и специалист поможет с настройкой, исправлением ошибки или доработкой сайта. Подберём понятный план работ без лишней переписки.
Пока нет других ответов. Будьте первым, кто поможет автору.
Ответить на вопрос
Преобразование эмбеддинга текста в понятный для сверточных слоев формат - это важный шаг в обработке естественного языка и построении моделей глубокого обучения для анализа текста. Сверточные нейронные сети широко применяются в компьютерном зрении, но также могут быть эффективно использованы для обработки текста.
Для начала необходимо преобразовать текст в эмбеддинги, то есть представить каждое слово в виде вектора чисел. Эмбеддинги могут быть получены с помощью предобученных моделей, таких как Word2Vec, GloVe или FastText, либо обучены на специфическом корпусе текста.
Далее, для работы с эмбеддингами текста в сверточных нейронных сетях, необходимо преобразовать их в формат, который можно подать на вход сверточным слоям. Для этого обычно используется подход с использованием одномерных сверточных слоев.
Одномерные сверточные слои работают с одномерными данными, такими как последовательности эмбеддингов слов. В процессе работы сверточный слой скользит окном определенного размера по входным данным и вычисляет свертку, которая позволяет выделять различные паттерны и зависимости между словами.
Для обработки текста с помощью сверточных слоев, эмбеддинги слов преобразуются в последовательность входных векторов и подаются на вход сверточным слоям. После применения сверточных операций, обычно следует слой пулинга, который уменьшает размерность данных и выделяет наиболее важные признаки.
Таким образом, преобразование эмбеддинга текста в понятный для сверточных слоев формат включает в себя представление текста в виде эмбеддингов слов и последующую обработку с использованием одномерных сверточных слоев. Этот подход позволяет эффективно работать с текстовыми данными и извлекать полезные признаки для построения моделей глубокого обучения в области обработки естественного языка.