Architettura del sistema encoder-decoder con reti RNN

Architettura del sistema encoder-decoder con reti RNN

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Attraverso l’addestramento dell’autoencoder, la rete neurale apprende a inferire le caratteristiche rilevanti dei dati e a generare nuove rappresentazioni o ricostruzioni in base a queste conoscenze.

Un autoencoder è un tipo di rete neurale che impara a codificare e decodificare i dati in ingresso. Possiamo definire un autoencoder come composto da un’encoder e un decoder. L’encoder trasforma i dati in ingresso in una rappresentazione latente a dimensione inferiore, mentre il decoder ricostruisce i dati originali dall’output dell’encoder. L’obiettivo è minimizzare la differenza tra i dati in ingresso e quelli ricostruiti dal decoder.

L’encoder è un algoritmo che impara a partire dagli input e crea una rappresentazione astratta. Possiamo immaginare l’encoder come un abile studente che assimila conoscenze dal mondo esterno e le riproduce in una forma più concisa.

Dall’altro lato il decoder è l’algoritmo che prende la rappresentazione astratta fornita dall’encoder e la traduce in una forma più comprensibile e specifica. Immaginiamo il decoder come un insegnante esperto che traduce i concetti astratti in informazioni più concrete e dettagliate.

Reti RNN come encoder-decoder

Ora consideriamo il caso in cui si impiegano reti RNN per svolgere la funzione di encoder e decoder.

L’encoder è una RNN (come LSTM o GRU) che prende una sequenza di input e la codifica in un vettore di stato fisso. Ogni passo temporale della RNN aggiorna lo stato nascosto basato sull’input corrente e sullo stato nascosto precedente.

Alla fine della sequenza di input, lo stato nascosto finale dell’encoder rappresenta una sintesi dell’intera sequenza di input.

L’encoder trasforma qundi una sequenza di input di lunghezza variabile in un vettore di stato fisso (il vettore di contesto c), che riassume l’intera sequenza di input. L’encoder RNN (come LSTM o GRU) è in grado di mantenere informazioni di lungo termine attraverso la sequenza, gestendo dipendenze a lungo raggio. Trasformare una sequenza di input di lunghezza variabile in un vettore di dimensione fissa facilita l’elaborazione successiva e l’integrazione con altre reti neurali, come il decoder.

Il decoder è un’altra RNN che genera la sequenza di output basandosi sul vettore di stato fornito dall’encoder. Questo approccio è adatto per problemi in cui la sequenza di output deve essere generata in modo dipendente dai token precedenti.

Può essere utilizzato un meccanismo di attenzione (opzionale) per focalizzarsi su parti rilevanti della sequenza di input durante la generazione della sequenza di output. Il meccanismo di attenzione permette al decoder di guardare direttamente agli stati nascosti dell’encoder in ogni passo di decodifica, migliorando la qualità dell’output. Nei compiti di traduzione o sintesi, ogni parola della sequenza di output può dipendere da diverse parti della sequenza di input. Il meccanismo di attenzione consente al modello di “allineare” dinamicamente l’output con le parti rilevanti dell’input. Senza attenzione, il modello deve riassumere l’intera sequenza di input in un singolo vettore fisso (c), il che può essere difficile per sequenze lunghe. L’attenzione permette al decoder di accedere all’intera sequenza di stati nascosti dell’encoder, migliorando la capacità del modello di gestire informazioni complesse e sequenze lunghe.Il meccanismo di attenzione migliora le prestazioni in molti compiti di sequenza, come la traduzione automatica e il riassunto di testo, poiché permette al modello di utilizzare in modo più efficace le informazioni della sequenza di input.

Il decoder è responsabile della generazione della sequenza di output, passo dopo passo. In ogni passo temporale t, il decoder prende in input:

Il token di output generato nel passo precedente ot−1
-Lo stato nascosto del decoder nel passo precedente st−1

ot−1​ fornisce un forte indizio sul contesto recente, che aiuta il decoder a fare previsioni migliori per il prossimo token. Ad esempio, in una frase come “The cat is on the”, il token “on” suggerisce che il prossimo token dovrebbe probabilmente essere “the”.

In molte applicazioni, come la traduzione automatica o la generazione di testo, il contesto immediato (cioè, le parole precedenti) è cruciale per la generazione corretta della sequenza. Utilizzare ot−1 permette al modello di adattarsi dinamicamente al contesto corrente.

Lo stato nascosto st-1 rappresenta la memoria di lungo termine e il contesto accumulato della sequenza di output

Immagina di scrivere una storia. Lo Stato Nascosto st-1 è come il contesto generale della storia (memoria a lungo termine). Il token yt-1 è come l’ultima frase scritta (contesto immediato).

Il meccanismo di attenzione